ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK区别ROW_NUMBER()：排序，不会有重复的排序数值。对于相等的两个数字，排序序号不一致数值排序序号111223selectid,row_number()over(orderbyid)rnfromdataDENSE_RANK()：排序，可有重复值。对于相等的两个数字，排序序号一致数值排序序号111122selectid,dense_rank()over(orderbyid)rnfromdataRANK()：排序，可有重复值。对于相等的两个数字，排序序号一致，但是总数会减少数值排序序号111123selectid,rank()ove
报错在运行单机多卡训练与测试的时候，直接执行训练/测试脚本遇到如下报错：Traceback(mostrecentcalllast):...torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")File"/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py",line500,ininit_process_groupstore,rank,world_size=next(rendezvous_iterator)File"/usr/local/lib/p
最近很多工作好像都绕不开lora，无论是sd还是llm....1.背景问题：大模型重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行。lora在做什么我们提出了低秩自适应，即LoRA，它冻结预先训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层为什么work？学习过的参数化模型实际上存在于较低的内在维度上，因此假设模型自适应过程中权重的变化也具有较低的“内在秩”。LoRA允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重冻结该结论基于MeasuringtheIntrinsicDimensionofObjectiveLand
PapernameLORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfCodeURL:huggingface集成：https://github.com/huggingface/peft官方代码：https://github.com/microsoft/LoRATL;DR本文提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)，它冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层，极大地减
报错截图解决方法找到.conda/envs/bevdet/lib/python3.6/site-packages/torch/distributed/constants.py，修改默认时间从30mins到120mins：
目录论文基本信息引言模型模态编码器ImplicitRelationReasoning模块与MLM任务SimilarityDistributionMatching结果论文基本信息论文：Cross-ModalImplicitRelationReasoningandAligningforText-to-ImagePersonRetrieval代码：https://github.com/anosorae/IRRA这是今年CVPR2023的工作，也是目前在语言行人检索领域实现SOTA性能的模型，模型整体并不复杂性能却很好，代码也做了开源，是一个非常好的工作。下面将对该文章进行简要的梳理与记录，还不太了解
分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录语法tf.rank(input,name=None)参数input：tf.Tensor或tf.SparseTensorname：[可选]操作的名称返回值张量input的维度，是一个int32类型的张量实例输入：t=tf.constant([[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]]])tf.rank(t)输出：tf.Tensor:shape=(),dtype=int32,numpy=3>函数实现@tf_export("rank")@dispatch.add_dispatch_supportdefrank(inpu
确实发现大神的文章都比较简单明了实用-ICCV2017计算机视觉-Paper&Code-知乎Abstracthttps://arxiv.org/abs/1708.02002https://arxiv.org/abs/1708.02002总结主要为以下几点OHEM算法虽然增加了错分类样本的数量，但是直接把容易样本扔掉了，可会导致过杀率上升，作者同时也做了对比实验，AP有3.+的提升FocalLoss可以通过减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本下面这张图展示了FocalLoss取不同的gama时的损失函数下降。Algorithm文章对最基本的对交叉熵进行改进，作为本文实验的b
CVPR2022Preliminary首先我们由一组室内的RGB图像{Ii}i=0N−1,Ii∈[0,1]H×W×3\{I_i\}^{N-1}_{i=0},I_i\in[0,1]^{H\timesW\times3}{Ii}i=0N−1,Ii∈[0,1]H×W×3。通过SFM的方法，我们可以获得相机位姿pi∈R6p_i\in\mathbb{R}^6pi∈R6,内参矩阵Ki∈R3×3K_i\in\mathbb{R}^{3\times3}Ki∈R3×3以及稀疏的深度图Zisparse∈[0,tf]H×WZ^{sparse}_i\in[0,t_f]^{H\timesW}Zisparse∈[
文章目录一、按索引排序：sort_index()1.Series类型排序1）升序2）降序2.DataFrame类型排序1）按行索引排序2）按列索引排序二、按值排序：sort_values()1.Series类型排序1）升序2）降序2.DataFrame类型排序1）单列排序2）多列排序3）排序算法
