复现步骤：pytorch dataloader的num_worker设为大于0的数（例如8），然后执行后台运行脚本的命令：nohup python -u script.py &，shell会返回进程pid，下图中我还加了指定GPU的环境变量以及输出重定向：使用 watch -n .5 ps aux --sort -rss'持续按照内存从大到小查看进程，dataloader的代码执行之后会发

参考：pytorch中的nn.Bilinear的计算原理详解代码实现使用numpy实现Bilinear（来自参考资料）：print('learn nn.Bilinear')m = nn.Bilinear(20, 30, 40)input1 = torch.randn(128, 20)input2 = torch.randn(128, 30)output = m(input1, i...

似然函数：给定输出xxx时，关于参数θθθ的似然函数L(θ∣x)L(θ|x)L(θ∣x)（在数值上）等于给定参数θθθ后变量XXX的概率：L(θ∣x)=P(X=x∣θ)L(θ|x)=P(X=x|θ)L(θ∣x)=P(X=x∣θ)[1]^{[1]}[1]。因此[2]和[3]也将似然函数直接写成P(x∣θ)P(x|θ)P(x∣θ)。后验概率是在给定证据XXX后，参数θθθ的概率： p(θ∣X)p(..

K折交叉验证的原理见https://www.jianshu.com/p/284581d9b189模型评估当使用十折交叉验证时，每次训练集为90%的数据，测试集为10%的数据。用这10%数据，我们可以计算出衡量误差的指标（例如RMSE），并且，我们还能得到10组对应测试集的预测值。接下来我们需要用这些数据做两件事情：计算10个RMSE值的均值和标准差。K折交叉验证使用的是数据的随机部...

说在前头本文针对以下读者：如果你也是在使用pytorch多gpu模式的过程遇到了题目所述的问题。如果你自定义的网络结构中使用到了RNN的hidden state。正文最近在想办法将一个pytorch项目修改为可以使用多GPU。这个项目是github上对于relational recurrent network（RRN）的一个pytorch实现（github地址）。RRN的网络结构使用...

二维的情况先用二维tensor作为例子，方便理解。permute作用为调换Tensor的维度，参数为调换的维度。例如对于一个二维Tensor来说，调用tensor.permute(1,0)意为将1轴（列轴）与0轴（行轴）调换，相当于进行转置。In [20]: aOut[20]:tensor([[0, 1, 2],...

一维Tensor作为索引在Numpy中，我们可以传入数组作为索引，称为花式索引。这里只演示使用两个一维List的例子。In[42]: a=np.arange(18).reshape(6,3)In[43]: aOut[43]:array([[ 0,1,2],[ 3,4,5],[ 6,7,8],[ 9, 10, 11]...

class weight：对训练集里的每个类别加一个权重。如果该类别的样本数多，那么它的权重就低，反之则权重就高.sample weight：对每个样本加权重，思路和类别权重类似，即样本数多的类别样本权重低，反之样本权重高[1]^{[1]}[1]。PS：sklearn中绝大多数分类算法都有class weight和 sample weight可以使用。PytorchTensorf...

报错原因及解决方案报错现象：Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 200.00MiB (rounded to 209715200).Current allocation summary follows.<省略>Resource exhausted: OOM when allocating ten...

报错java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.zookeeper.ZooKeeper.<init>(Ljava/lang/String;ILorg/apache/zookeeper/Watcher;Z)Vat org.apache.curator.utils.DefaultZookeeperFactory.newZooKeeper(DefaultZoo