AFieldGuidetoFederatedOptimization注意目标：通信效率、数据异构性、隐私保护性服务器和客户机之间的通信必要的，但是会带来大量的传递数据，更新轮数、数据压缩。数据异构性：非i.i.d.数据，客户的训练样本来自不同的分布。本地计算，客户机会有计算能力的限制；这种计算的不公平有可能导致结果模型的不公平分层系统很复杂，客户机会掉线、离开、突然加入。通信信道必须纳入考虑，带宽的限制，通信噪声和不稳定性，B.1介绍了三种FL算法：FedAVG,FedAVGM,FedADAM35页也有对比，并在4中具体描述的算法的测试情况4.2介绍的建议很有帮助本文还需要多看几遍，包含了很多
在用yolov5训练用户自定义数据集时运行过程中报错：warnings.warn(‘Userprovideddevice_typeof‘cuda‘,butCUDAisnotavailable）1.产生原因：原因是运行的环境与torch的版本不匹配附：如何检测torch版本是否正确可用：方法1：输入如下命令查看硬件设备nvidia-smi输出显示如下然后在Pytorch官网查看合适的cuda版本。方法2：在当前环境下新建一个.py问价输入如下代码：importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())运行后的输出最后
目录简介问题描述测试解释结语简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础+多做笔记+多敲代码+多思考+学好英语！ 唯有努力💪 本文仅记录自己感兴趣的内容问题描述有两个tensor，一个大小为(2,3,1)，一个为(2,1,3)二者相加后，结果维度为(2,3,3)有点不太理解？？测试a=torch.tensor([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])b=torch.te
导言:本文主要使用Pytorch和Numpy实现图的AdjacencyMatrix与COO稀疏矩阵（edge_index,和edge_w）相互转化1.图的两种表示方式1.1普通邻接矩阵AdjacencyMatrix本文所指的图是指UndirectedgraphG(V,E)，并且AdjacencyMatrix如下图F所示。1.2图的边的连接度和连接权重 edge_index,edge_w，即COO稀疏矩阵图还可以使用edge_index和edge_w表示，edge_index为2*n的矩阵，edge_w为1*n的矩阵。2.实现代码importtorchimportscipy.sparseass
文章目录一、前言二、VGG-16网络介绍三、VGG-16网络搭建与训练3.1网络结构搭建3.2模型训练3.3训练结果四、总结一、前言刚入门卷积神经网络，在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络，发现VGG-16网络分类准确率最高，之后以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。（继续进行玄学调参，可以更高）二、VGG-16网络介绍VGGNet是牛津大学视觉几何组（VisualGeometryGroup)提出的模型，原文链接：VGG-16论文 该模型在2014年的ILSVRC中取得了分类任务第二、定位任务第一的优异成绩。VGG网络架构整
目 录1ResNet网络介绍1.1ResNet网络的亮点1.2梯度消失、梯度爆炸和退化问题1.3残差（residual）模块1.3.1残差模块介绍1.3.2特殊的残差模块1.4BatchNormalization1.4.1BN处理原理1.4.2BN处理使用时需要注意的问题1.5迁移学习1.5.1使用迁移学习的优势1.5.2迁移学习原理简介1.5.3迁移学习方式2网络结构3利用Pytorch实现ResNet网络3.1模型定义3.1.1ResNet-18、34所用残差结构3.1.2ResNet-50、101、152所用残差结构3.1.3定义网络结构3.2训练过程3.3预测过程3.3.1单图片预测3
调用nn.linear时出现RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencalling`cublas’错误，搜索网上资料，主要指出以下原因：batchsize太大（本人将batchsize设置成4，够小吧！还是不行。。。）CUDA版本和torch不匹配（本人cuda版本是10.1，pytorch版本安装的是cuda10.1+python3.8的pytorch1.6，不是这个原因）torch版本问题（调换版本依旧不行）总之一句话，网上的解决方案试了个遍都不行。后来折腾没办法，就想着不调用nn.linear，自己编写一个线性函数，
深度学习模型的训练前言1.模型的保存与加载方法一：同时保存模型和参数方法二：仅保存参数（数据量小，推荐！）2.断点的保存与加载3.预训练模型的使用4.模型的冻结方法一：设置requires_grad为False方法二：使用withtorch.no_grad()总结5.模型的特殊加载方式和加载技巧例1：加载预训练模型,并去除需要再次训练的层例2：固定部分参数例3：训练部分参数例4：检查部分参数是否固定6.单GPU训练与多GPU训练Pytorch使用单GPU训练方法一.cuda()方法二.to(device)单机多卡与多机多卡前言在我们训练模型时，会经常使用一些小技巧，包括：模型的保存与加载、断点
问题描述：在Ubuntu中通过gitclone从GitHub上拉取项目时，遇到失败/速度慢等情况目录问题描述：—解决方法1确定是否安装git工具包2拉取失败/慢的原因与解决方法（1）挂了梯子等原因（2）git版本过低（3）网不好/源不好/地址偏等等（3-1）使用国内GitHub镜像站（不一定很快，但有用）（3-2）另一种方法使用国内GitHub镜像站（很有用，很方便）（3-3）直接去GitHub网址下载项目压缩包（附进入网址方法）—方法总结—解决方法1确定是否安装git工具包通过在终端输入以下命令可以查看：git--version如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：sudoaptinsta
文件game.py游戏用的是pygame库。pygame中的坐标轴init我使用了collections中的namedtuple作为坐标。游戏中的蛇头、蛇身、食物都会用Point表示。定义了方向的枚举类，用来表示方向。Point=namedtuple('Point','x,y')classDirection(Enum):LEFT=1RIGHT=2UP=3DOWN=4def__init__(self,w=640,h=480):self.W=w#窗口的宽self.H=h#窗口的高self.direction=Direction.RIGHT#一开始的方向为右self.display=pygame.d
