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06 WebFlux01Flux&Mono
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2020-09-26
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2021-03-22
46 分布式RPC框架-管道并行化
使用 RPC 的分布式管道并行化 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_pipeline_parallel_tutorial.html 作者：Shen Li 先决条件： PyTorch 分布式概述 单机模型并行最佳实践 分布式 RPC 框架入门 RRef 辅助函数： RRef.rpc_sync()， RRef.rpc_async()和 RRef.remote() 本教程使用 Resnet50 模型来演示如何使用torch.distributed.rpc API 实现分布式管道并行性。 可以将其视为单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 管道并行性的分布式对应物。 注意 本教程需要 PyTorch v1.6.0 或更高版本。 注意 本教程的完整源代码可以在pytorch/examples中找到。 基础知识上一教程分布式 RPC 框架入门显示了如何使用torch.distributed.rpc为 RNN 模型实现分布式模型并行性。 该教程使用一个 GPU 来托管EmbeddingTable，并且提供的代码可以正常工...
2022-01-07
2 GraphEmbedding
图嵌入0 引言概述在图上进行每一个节点的embedding，最终得到的结果是图上每一个节点的嵌入表示。这里主要通过无监督的方法实现embedding的过程。主要包括五种传统算法 Deepwalk LINE SDNE node2vec struct2vec 作用n维onehot向量表示图上的每一个节点。有多少个节点，就有多少onehot向量。如果节点的数量比较多，那么n的维度就会比较大。 代码https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding 1 deepwalk 对每一个节点进行多次随机游走得到一系列语义信息。 w表示前后照顾的节点的数量、d表示嵌入后向量的维度、$\gamma$表示迭代的次数、t表示行走的步长 嵌入的维度为d=2的时候，就可以进行二维可视化了。如下所示，通过嵌入后的二维向量可是话，能够得到点的距离关系，相当于利用了图特征。 2 LINE 基于以下两个原理： 节点相互连接，并且相互连接的节点之间的权重很大，具有很高的相似性。 节点的邻居如果很相似的话，那么这两个节点即使不连接，那么他们也非常相似。 ...
2020-09-26
integer_na
Nullable整型数据类型在0.24.0版本中新引入 ::: tip 小贴士 IntegerArray目前属于实验性阶段，因此他的API或者使用方式可能会在没有提示的情况下更改。 ::: 在 处理丢失的数据部分, 我们知道pandas主要使用 NaN 来代表丢失数据。因为 NaN 属于浮点型数据，这强制有缺失值的整型array强制转换成浮点型。在某些情况下，这可能不会有太大影响，但是如果你的整型数据恰好是标识符，数据类型的转换可能会存在隐患。同时，某些整数无法使用浮点型来表示。 Pandas能够将可能存在缺失值的整型数据使用arrays.IntegerArray来表示。这是pandas中内置的 扩展方式。 它并不是整型数据组成array对象的默认方式，并且并不会被pandas直接使用。因此，如果你希望生成这种数据类型，你需要在生成array() 或者 Series时，在dtype变量中直接指定。 1234567In [1]: arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())In [2]: arrOut[2]: <...
2020-09-26
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