概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构ECAPA-TDNNTDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t−1,t+1t-1,t+1t−1,t+1的frame，而去对t−2,t+2t-2,t+2t−2,t+2的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了d
概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构ECAPA-TDNNTDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t−1,t+1t-1,t+1t−1,t+1的frame，而去对t−2,t+2t-2,t+2t−2,t+2的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了d
前言K8s集群随着pod运行服务的越来越多，运行时间越来越大，docker目录占用磁盘空间也在逐渐变大，终于在最近磁盘彻底占满导致容器启动不起来并提示"nodevicespaceleft"。为了防止以后出现docker占用磁盘容量不够的情况决定对docker数据目录迁移。1.docker数据迁移docker数据默认存储在/var/lib/docker目录下。实际存储目录可以参考dockerinfo输出Client:...Server:...DockerRootDir:var/docker/lib...迁移步骤1.1.停止dockerd服务systemctlstopdocker1.2.创建新目录
前言K8s集群随着pod运行服务的越来越多，运行时间越来越大，docker目录占用磁盘空间也在逐渐变大，终于在最近磁盘彻底占满导致容器启动不起来并提示"nodevicespaceleft"。为了防止以后出现docker占用磁盘容量不够的情况决定对docker数据目录迁移。1.docker数据迁移docker数据默认存储在/var/lib/docker目录下。实际存储目录可以参考dockerinfo输出Client:...Server:...DockerRootDir:var/docker/lib...迁移步骤1.1.停止dockerd服务systemctlstopdocker1.2.创建新目录
上午想尝试一下BLIP-2在自建图像数据集上的描述生成效果，但由于当前环境的python版本不能够支持最新版本的transformers库，于是新建一个python3.7的环境在其上安装较新版本的transformers库。但在使用命令pipinstalltorch==1.7.1+cu110torchvision==0.8.2+cu110torchaudio==0.7.2-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装torch过程中，报错如下：(python3.7)╭─root@1c113923969c/╰─#pipinstallt
上午想尝试一下BLIP-2在自建图像数据集上的描述生成效果，但由于当前环境的python版本不能够支持最新版本的transformers库，于是新建一个python3.7的环境在其上安装较新版本的transformers库。但在使用命令pipinstalltorch==1.7.1+cu110torchvision==0.8.2+cu110torchaudio==0.7.2-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装torch过程中，报错如下：(python3.7)╭─root@1c113923969c/╰─#pipinstallt
本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7写在前面在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。名词解释：【图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502】Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一
本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7写在前面在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。名词解释：【图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502】Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一
问题描述近期业务反馈，开启了mini-batch之后，出现了数据不准的情况，关掉了mini-batch之后，就正常了，因此业务方怀疑，是不是Flink的mini-batch存在bug？问题排查初步分析mini-batch已经在内部大规模使用，目前没有发现一例和开启mini-batch有关，同时mini-batch本质只是将数据进行攒批然后计算，并没有修改核心的运算逻辑.开关mini-batch的关键时数据的批量计算，是否在批量计算使得原本存在bug的代码暴露问题业务在FlinkSQL使用了多个双流join和groupwindow，如果不注意使用，很可能导致乱序，最终的错误结果是某条数据没有被正
问题描述近期业务反馈，开启了mini-batch之后，出现了数据不准的情况，关掉了mini-batch之后，就正常了，因此业务方怀疑，是不是Flink的mini-batch存在bug？问题排查初步分析mini-batch已经在内部大规模使用，目前没有发现一例和开启mini-batch有关，同时mini-batch本质只是将数据进行攒批然后计算，并没有修改核心的运算逻辑.开关mini-batch的关键时数据的批量计算，是否在批量计算使得原本存在bug的代码暴露问题业务在FlinkSQL使用了多个双流join和groupwindow，如果不注意使用，很可能导致乱序，最终的错误结果是某条数据没有被正
