三分类的resnet18转换caffemodel后，使用caffe可以正常推理，可以根据输出的三个float大小正确判断分类，但转wk后在相机运行时，输出数值不正确，请问有人遇到相似问题嘛？该怎么解决

系统为ubuntu18.04.6 arm架构、版卡为atlas200，芯片为310，cann版本已升级为最新版本6.0.1、驱动为21.0.2，RC模式npu-smi infopytorch的模型转onnx，用atc工具将onnx转成om模型，atc --model=./model.onnx --framework=5 --output=./model --soc_version=Ascend310报错trans_cast算子转换失败，如下：​​​​​​​

准备自行准备一个玫瑰花朵数据集，尽量多的种类和数量，下面教程已自备数据集。数据预处理将图片转换为模型可以处理的格式，对数据进行归一化处理。import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置图片大小和批次大小 IMG_SIZE = (224, 224) BATCH_SIZE = 32 # 创建ImageDataGenerator实例，用于数据增强和预处理 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest' ) # 加载训练数据集 train_data = train_datagen.flow_from_directory( 'flowers', target_size=IMG_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, class_mode='categorical' )模型构建使用预训练的ResNet50模型作为特征提取器，然后搭建一个全连接层用于分类from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 # 加载ResNet50模型 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=IMG_SIZE + (3,)) # 在ResNet50模型基础上搭建全连接层 x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(train_data.num_classes, activation='softmax')(x) # 构建完整模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 冻结ResNet50模型的所有层 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False模型训练和评估训练：# 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_data, epochs=10)模型训练完成后需要评估：# 加载测试数据集 test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_data = test_datagen.flow_from_directory( 'test', target_size=IMG_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, class_mode='categorical' ) # 在测试集上评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data) print('Test accuracy:', test_acc)必要时调整模型再进行训练：# 设置训练参数 EPOCHS = 50 STEPS_PER_EPOCH = len(train_data) VALIDATION_STEPS = len(valid_data) # 开始训练模型 history = model.fit( train_data, epochs=EPOCHS, steps_per_epoch=STEPS_PER_EPOCH, validation_data=valid_data, validation_steps=VALIDATION_STEPS )

 什么报错的信息都没有，就是检测框不出来。

目的与要求实验目的：学习 PyTorch 基础: 通过实现一个简单的卷积神经网络，学习如何使用PyTorch 构建深度学习模型。熟悉卷积神经网络结构: 了解卷积层、池化层、全连接层等卷积神经网络的基本组件，以及它们在图像分类任务中的作用。实践深度学习训练循环: 通过编写训练和测试循环，理解深度学习模型的训练过程，包括前向传播、反向传播、损失计算等步骤。掌握 PyTorch 工具: 学会使用 PyTorch 提供的工具和模块，例如优化器（Optimizer）和学习率调度器（Learning Rate Scheduler）。实验结果分析: 通过测试模型并分析测试结果，评估模型在手写数字识别任务上的性能。2、 实验要求：使用 PyTorch 实现一个卷积神经网络（CNN），并使用 MNIST 数据集进行训练和测试，从而实现手写数字识别实验原理1、卷积神经网络 (CNN):一类专门设计用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型。它包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层能够有效地提取图像中的特征，而池化层则用于降采样，减小计算量。这有助于CNN学习图像中的局部模式和整体结构。2、MNIST 数据集:包含手写数字图像，每个图像都是28x28像素的灰度图。它是一个常用的基准数据集，用于测试图像分类算法的性能。每个图像都带有相应的标签，表示图像中的数字。3、激活函数 (Activation Function): 在神经网络中，激活函数引入非线性性质，允许网络学习复杂的映射关系。在本实验中，Rectified Linear Unit（ReLU）是主要的激活函数，用于在卷积层和全连接层之间引入非线性。4、损失函数 (Loss Function): 用于度量模型输出与真实标签之间的差异。5、优化器 (Optimizer): 用于更新模型参数以最小化损失。6、学习率调度器 (Learning Rate Scheduler): 用于动态调整学习率，帮助模型更好地收敛。7、训练循环: 包括前向传播、反向传播和参数更新。在训练期间，模型通过多次迭代学习如何准确地预测手写数字的标签。8、测试循环: 在训练结束后，模型通过测试集进行评估。测试集上的性能指标，如损失和准确率，可用于评估模型的泛化能力。使用环境PyTorchTorchvisionPyCharm2022.3.2四、实验结果及分析    Test set:  Average Loss :0.0473  Accuracy :9851/10000 99%五、附录未修改 batch_size和learning_rate的代码：from __future__ import print_functionimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.optim.lr_scheduler import StepLR# 定义神经网络模型class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 卷积层 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1) # 丢弃层 self.dropout1 = nn.Dropout(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout(0.5) # 全连接层 self.fc1 = nn.Linear(9216, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): # 卷积和激活层 x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) # 最大池化层 x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.dropout1(x) # 展平数据以供全连接层使用 x = torch.flatten(x, 1) # 全连接层，包括激活和丢弃 x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) # 输出层使用对数softmax激活 output = F.log_softmax(x, dim=1) return output# 训练模型的函数def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) # 负对数似然损失 loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % args.log_interval == 0: print('训练 Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\t损失: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) if args.dry_run: break# 测试模型的函数def test(model, device, test_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device)

【功能模块】ruyistudio版本：2.0.24 Release Build id: 201807271740【操作步骤&问题现象】1、将caffemodel 和prototxt 转WK文件的时候，因为是tensorflow->onnx->caffe,在tensorflow中有tf.tile() 操作，所以转出来的caffemodel中也有对应的Tile 节点，请问这个应该怎么配置呢，输入的是npy文件还是一个二进制文件或者是其他，可以提供类似的脚本吗，这个Tile 节点是把（1，1，1，128）向量转成（1，1，94，128）的向量【截图信息】

对卷积神经网络的研究可追溯至日本学者福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）提出的neocognitron模型。在其1979 和1980年  发表的论文中，福岛仿造生物的视觉皮层（visual cortex）设计了以“neocognitron”命名的神经网络。neocognitron是一个具有深度结构的神经网络，并且是最早被提出的深度学习算法之一  ，其隐含层由S层（Simple-layer）和C层（Complex-layer）交替构成。其中S层单元在感受野（receptive field）内对图像特征进行提取，C层单元接收和响应不同感受野返回的相同特征 。neocognitron的S层-C层组合能够进行特征提取和筛选，部分实现了卷积神经网络中卷积层（convolution layer）和池化层（pooling layer）的功能，被认为是启发了卷积神经网络的开创性研究。第一个卷积神经网络是1987年由Alexander Waibel等提出的时间延迟网络（Time Delay Neural Network, TDNN）。TDNN是一个应用于语音识别问题的卷积神经网络，使用FFT预处理的语音信号作为输入，其隐含层由2个一维卷积核组成，以提取频率域上的平移不变特征 。由于在TDNN出现之前，人工智能领域在反向传播算法（Back-Propagation, BP）的研究中取得了突破性进展 ，因此TDNN得以使用BP框架内进行学习。在原作者的比较试验中，TDNN的表现超过了同等条件下的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），而后者是二十世纪80年代语音识别的主流算法 。1988年，Wei Zhang提出了第一个二维卷积神经网络：平移不变人工神经网络（SIANN），并将其应用于检测医学影像。独立于Zhang (1988)，Yann LeCun在1989年同样构建了应用于计算机视觉问题的卷积神经网络，即LeNet的最初版本 [5] 。LeNet包含两个卷积层，2个全连接层，共计6万个学习参数，规模远超TDNN和SIANN，且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近 。LeCun (1989) [5] 对权重进行随机初始化后使用了随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）进行学习，这一策略被其后的深度学习研究所保留。此外，LeCun (1989)在论述其网络结构时首次使用了“卷积”一词，“卷积神经网络”也因此得名。LeCun (1989)的工作在1993年由贝尔实验室（AT&T Bell Laboratories）完成代码开发并被部署于NCR（National Cash Register Coporation）的支票读取系统 。但总体而言，由于数值计算能力有限、学习样本不足，加上同一时期以支持向量机（Support Vector Machine, SVM）为代表的核学习（kernel learning）方法的兴起，这一时期为各类图像处理问题设计的卷积神经网络停留在了研究阶段，应用端的推广较少。在LeNet的基础上，1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 [15] 。LeNet-5及其后产生的变体定义了现代卷积神经网络的基本结构，其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为能够提取输入图像的平移不变特征 [16] 。LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注，微软在2003年使用卷积神经网络开发了光学字符读取（Optical Character Recognition, OCR）系统  。其它基于卷积神经网络的应用研究也得到展开，包括人像识别  、手势识别等。在2006年深度学习理论被提出后，卷积神经网络的表征学习能力得到了关注，并随着数值计算设备的更新得到发展 。自2012年的AlexNet 开始，得到GPU计算集群支持的复杂卷积神经网络多次成为ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC） 的优胜算法，包括2013年的ZFNet  、2014年的VGGNet、GoogLeNet [24] 和2015年的ResNet  。

连接性卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。在全连接网络视角下，卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验（pirior），即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0（但感受野可以在空间移动）；且在一个通道内，所有神经元的权重系数相同。表征学习作为深度学习的代表算法，卷积神经网络具有表征学习能力，即能够从输入信息中提取高阶特征。具体地，卷积神经网络中的卷积层和池化层能够响应输入特征的平移不变性，即能够识别位于空间不同位置的相近特征。能够提取平移不变特征是卷积神经网络在计算机视觉问题中得到应用的原因之一。平移不变特征在卷积神经网络内部的传递具有一般性的规律。在图像处理问题中，卷积神经网络前部的特征图通常会提取图像中有代表性的高频和低频特征；随后经过池化的特征图会显示出输入图像的边缘特征（aliasing artifacts）；当信号进入更深的隐含层后，其更一般、更完整的特征会被提取。反卷积和反池化（un-pooling）可以对卷积神经网络的隐含层特征进行可视化 。一个成功的卷积神经网络中，传递至全连接层的特征图会包含与学习目标相同的特征，例如图像分类中各个类别的完整图像。生物学相似性卷积神经网络从猫视觉皮层电生理研究中获得启发，通过仿造生物的视知觉机制来构建模型。卷积网络中卷积核的设定就对应着视觉神经系统中视觉皮层对视觉空间的组织。视觉皮层细胞从视网膜上的光感受器接收信号，但单个视觉皮层细胞不会接收光感受器的所有信号，而是只接受其所支配的刺激区域，即感受野内的信号。只有感受野内的刺激才能够激活该神经元。多个视觉皮层细胞通过系统地将感受野叠加，完整接收视网膜传递的信号并建立视觉空间。卷积神经网络中基于感受野设定的稀疏连接有明确对应的神经科学过程——视觉神经系统中视觉皮层（visual cortex）对视觉空间（visual space）的组织 。视觉皮层细胞从视网膜上的光感受器接收信号，但单个视觉皮层细胞不会接收光感受器的所有信号，而是只接受其所支配的刺激区域，即感受野内的信号。只有感受野内的刺激才能够激活该神经元。多个视觉皮层细胞通过系统地将感受野叠加完整接收视网膜传递的信号并建立视觉空间  。事实上机器学习的“感受野”一词即来自其对应的生物学研究  。卷积神经网络中的权重共享的性质在生物学中没有明确证据，但在对与大脑学习密切相关的目标传播（target-propagation, TP）和反馈调整（feedback alignment, FA） 机制的研究中，权重共享提升了学习效果 。

论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfDenseNet网络的背景       DenseNet模型的基本思路与ResNet一致，但它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（即相加变连结），它的名称也是由此而来。      DenseNet的另一大特色是通过特征在通道上的连接来实现特征重用。这些特点让DenseNet的参数量和计算成本都变得更少了（相对ResNet），效果也更好了。      ResNet解决了深层网络梯度消失问题，它是从深度方向研究的。宽度方向是GoogleNet的Inception。而DenseNet是从feature入手，通过对feature的极致利用能达到更好的效果和减少参数。      DenseNet斩获CVPR 2017的最佳论文奖。随着CNN网络层数的不断增加,gradient vanishing和model degradation问题出现在了人们面前,BatchNormalization的广泛使用在一定程度上缓解了gradient vanishing的问题,而ResNet和Highway Networks通过构造恒等映射设置旁路,进一步减少了gradient vanishing和model degradation的产生.Fractal Nets通过将不同深度的网络并行化,在获得了深度的同时保证了梯度的传播,随机深度网络通过对网络中一些层进行失活,既证明了ResNet深度的冗余性,又缓解了上述问题的产生. 虽然这些不同的网络框架通过不同的实现加深的网络层数,但是他们都包含了相同的核心思想,既将feature map进行跨网络层的连接.DenseNet作为另一种拥有较深层数的卷积神经网络的优缺点1、优点（1）相比ResNet拥有更少的参数数量参数减少，计算效率更高，效果更好（相较于其他网络）（2）传播与预测都保留了低层次的特征在以前的卷积神经网络中，最终输出只会利用最高层次的特征。而DenseNet实现特征重用，同时利用低层次和高层次的特征。（3）旁路加强了特征的重用，导致直接的监督因为每一层都建立起了与前面层的连接，误差信号可以很容易地传播到较早的层,所以较早的层可以从最终分类层获得直接的监督。（4）网络更易于训练，并具有一定的正则化效果（5）缓解了梯度消失/爆炸和网络退化的问题特征重用实现了梯度的提前传播，也至少保留了前面网络的能力，不至于变弱（最少也是个恒等变换）2、缺点由于需要进行多次Concatnate操作，数据需要被复制多次，显存容易增加得很快，需要一定的显存优化技术。因此在训练过程中，训练的时间要比Resnet作为backbone长很多。所以相对而言，ResNet更常用。

请问有有关 AI市场 物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)算法 的文档或者论文资料吗？

问题描述：参考Atlas 200 DK开发者套件文档搭建环境https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200DKDeveloperKit/1013/environment/atlased_04_0018.html以Atlas 200DK为运行环境，运行.om模型进行目标检测时，在python3.7.5中 import acl 遇到：ubuntu版本：ubuntu-18.04.4-server-arm64驱动版本：A200dk-npu-driver-21.0.4-ubuntu18.04-aarch64-minircCANN版本：Ascend-cann-nnrt_6.0.0.alpha003_linux-aarch64

Epoch: [2][0/98], Time 62.016607, Data 0.979176 Loss 4.791955 Prec@1 10.742188 Prec@5 49.804688 forward time: 3.8906619548797607forward time: 6.2228193283081055grad time: 56.18103861808777accuracy time: 0.010275602340698242optimizer time: 0.07999753952026367

想请教一下，数据集是怎么使用的，他和竞赛有什么关系？

《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文，证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt过去十年在计算机视觉和机器学习方面的突破是GANs(生成式对抗网络)的发明——这种方法引入了超越数据中已经存在的内容的可能性，是一个全新领域的敲门砖，现在称为生成式建模。然而，在经历了一个蓬勃发展的阶段后，GANs开始面临平台期，其中大多数方法都在努力解决对抗性方法面临的一些瓶颈。GANs的一些主要瓶颈是:图像生成缺乏多样性模式崩溃多模态分布问题学习训练时间过长由于问题表述的对抗性，不容易训练还有另一系列基于似然的方法(例如，马尔可夫随机场)，它已经存在了相当长的一段时间，但由于对每个问题的实现和制定都很复杂，因此未能获得重大影响。其中一种方法是“扩散模型”——一种从气体扩散的物理过程中获得灵感的方法，并试图在多个科学领域对同一现象进行建模。然而，在图像生成领域，它们的应用最近变得越来越明显。主要是因为我们现在有更多的计算能力来测试复杂的算法，这些算法在过去是不可实现的。一个标准扩散模型有两个主要的过程域:正向扩散和反向扩散。在前向扩散阶段，图像被逐渐引入的噪声污染，直到图像成为完全随机噪声。在反向过程中，利用一系列马尔可夫链在每个时间步逐步去除预测噪声，从而从高斯噪声中恢复数据。扩散模型最近在图像生成任务中表现出了显著的性能，并在图像合成等任务上取代了GANs的性能。这些模型还能够产生更多样化的图像，并被证明不会受到模式崩溃的影响。这是由于扩散模型保留数据语义结构的能力。然而，这些模型的计算要求很高，训练需要非常大的内存，这使得大多数研究人员甚至无法尝试这种方法。这是因为所有的马尔可夫状态都需要一直在内存中进行预测，这意味着大型深度网络的多个实例一直在内存中。此外，这些方法的训练时间也变得太高，因为这些模型往往陷入图像数据中细粒度的、难以察觉的复杂性。然而，需要注意的是，这种细粒度图像生成也是扩散模型的主要优势之一，因此，使用它们是一种矛盾。另一个来自NLP领域的非常著名的方法系列是transformer。他们在语言建模和构建对话AI工具方面非常成功。在视觉应用中，transformer表现出泛化和自适应的优势，使其适合通用学习。它们比其他技术更好地捕捉文本甚至图像中的语义结构。然而，与其他方法相比，transformer需要大量的数据，并且在许多视觉领域也面临着性能方面的平台。

1.常见NLP任务信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入文本进行转化和处理从而产生新的文本问答系统：对一个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。需要对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。对话系统：系统通过一系列的对话，跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。涉及到用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外，为了体现上下文相关，要具备多轮对话能力。语音识别和生成：语音识别是将输入计算机的语音符号识别转换成书面语表示。语音生成又称文语转换、语音合成，它是指将书面文本自动转换成对应的语音表征。信息过滤：通过计算机系统自动识别和过滤符合特定条件的文档信息。通常指网络有害信息的自动识别和过滤，主要用于信息安全和防护，网络内容管理等。舆情分析：是指收集和处理海量信息，自动化地对网络舆情进行分析，以实现及时应对网络舆情的目的。信息检索：对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引，也可建立更加深层的索引。在查询的时候，对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析，然后在索引里面查找匹配的候选文档，再根据一个排序机制把候选文档排序，最后输出排序得分最高的文档。机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。文本挖掘：包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。2.如何将业务问题抽象为已得到很好解决的典型问题2.1 明确业务的输入与输出令输入文本用X表示，输出标签用Y表示，则有以下粗略的分类：2.1.1 如果Y表示某一类的概率，或者是一个定长向量，向量中的每个维度是其属于各个类的概率，且概率之和为1，则可抽象为文本多分类问题。a.一般X只有一段文本。如下所示 i.如情感分析等任务。房间 太 小 。 其他 的 都 一般 0b.如果X是2段文本（X1,X2），则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。大家觉得她好看吗 大家觉得跑男好看吗？ 0c.如果的每个类别的概率相互独立，即各类概率之和不为1，可抽象为文本多标签分类问题。如下所示 i:如用户评论分类、黄反识别等任务。互联网创业就如选秀 需求与服务就是价值 0 1d. 如果X有多段非文本特征输入，如整型、浮点型类型特征。则可抽象为混合特征的分类问题。如下所示 i:如CTR预估等任务。 CTR预估*CTR预估是推荐中最核心的算法之一。 相关概念： CTR预估：对每次广告的点击情况做出预测，预测用户是点击还是不点击。 CTR预估的影响因素：比如历史点击率、广告位置、时间、用户等 CTR预估相关介绍 推荐算法之4——CTR预估模型2.1.2 如果X是2段文本（X1,X2），Y表示二者的相似度，可抽象为文本匹配问题。如下所示喜欢 打篮球 的 男生 喜欢 什么样 的 女生 爱 打篮球 的 男生 喜欢 什么样 的 女生 1a.如语义相似度、相似问题匹配等任务。b.文本聚类的问题可以通过文本相似度问题进行处理。2.1.3 如果X有一段文本，Y是一个与X等长的序列，可抽象为序列标注问题。如下所示海 钓 比 赛 地 点 在 厦 门 与 金 门 之 间 的 海 域 。 O O O O O O O B-LOC I-LOC O B-LOC I-LOC O O O O O Oa.如分词、POS、NER、词槽挖掘等任务。2.1.4 如果X有一段文本，Y是一个不定长的文本，可抽象为文本生成问题。如下所示Rachel Pike : The science behind a climate headline Khoa học đằng sau một tiêu đề về khí hậua.如机器翻译、文本摘要、标题生成等任务。2.1.5.如果X为一段文本，Y表示文本X作为正常语句出现的概率或者混淆度，则属于语言模型任务。如下所示<s> but some analysts remain sour on the company but some analysts remain sour on the company <e>a.语言模型任务的子问题是基于上（下）文X预测下（上）一个词出现的概率Y，可以理解为一种特殊的文本分类。2.1.6如果X是2段文本（X1,X2），分别表示正文篇章和问题，Y是篇章中的一小段文本，表示对应问题的答案，则可抽象为阅读理解问题。{ "data": [{ "title": "", "paragraphs": [{ "context": "爬行垫根据中间材料的不同可以分为:XPE爬行垫、EPE爬行垫、EVA爬行垫、PVC爬行垫；其中XPE爬行垫、EPE爬行垫都属于PE材料加保鲜膜复合而成，都是无异味的环保材料，但是XPE爬行垫是品质较好的爬行垫，韩国进口爬行垫都是这种爬行垫，而EPE爬行垫是国内厂家为了减低成本，使用EPE(珍珠棉)作为原料生产的一款爬行垫，该材料弹性差，易碎，开孔发泡防水性弱。EVA爬行垫、PVC爬行垫是用EVA或PVC作为原材料与保鲜膜复合的而成的爬行垫，或者把图案转印在原材料上，这两款爬行垫通常有异味，如果是图案转印的爬行垫，油墨外露容易脱落。当时我儿子爬的时候，我们也买了垫子，但是始终有味。最后就没用了，铺的就的薄毯子让他爬。您好，爬行垫一般色彩鲜艳，能吸引宝宝的注意力，当宝宝刚会爬的时候，趴在上面玩，相对比较安全，不存在从床上摔下来的危险。对宝宝的爬行还是很有好处的。还有就是妈妈选择爬行垫时可以选择无害的PE棉，既防潮又隔冷隔热。外有要有一层塑料膜，能隔绝液体进入垫子内部，而且方便清洗。宝宝每次爬行，一定要记得把宝宝的手擦干净。", "qas": [{ "answers": [{ "text": "XPE", "answer_start": 17 }], "id": "DR-single-pre_and_next_paras-181574", "question": "爬行垫什么材质的好" }] }, ..., ] }] }2.1.7 如果Y是以上多种任务的组合，则可以抽象为多标签学习、多任务学习任务。a.如实体关系抽取任务，实体抽取本属于序列标注、关系抽取本属于文本多分类。2.2抽象与拆分任务取舍经验2.2.1优先考虑简单的任务，由易到难循序渐进：a.文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、阅读理解、多任务学习、强化学习、对抗学习等。2.2.2 复杂任务可拆分、化简成简单的子任务a.如实体关系抽取任务，可以拆分为实体识别+关系抽取的pipline进行实现。b.如文本纠错任务，可以拆分出语言模型、统计机器翻译等多种不同子任务构造复杂的pipline进行实现。c.如排序任务，输入X为多段文本，输出Y为每段文本的排序位置，可化简成文本分类问题、文本匹配问题进行处理。2.2.3 有监督学习任务优先于无监督学习任务a.因为有监督学习更可控，更易于应用最前沿的研究成果。文心目前只覆盖有监督、自监督任务。b.比如文本关键词抽取，可以有TFIDF之类的无监督解法，但效果控制较困难，不如转换为文本分类问题。2.2.4 能应用深度学习的任务优于不利用深度学习的任务a.因为深度学习算法效果一般更好，而且可以应用到最前沿的预训练模型。文心目前只采用深度学习算法。b.如果文本聚类，可以有LDA之类的解法，但效果一般不如基于深度学习的语义相似度的文本聚类。3. 明确业务目标与限制条件3.1典型业务目标与限制条件1.预测部署性能a.典型指标：qps 性能指标：QPS、TPS、系统吞吐量理解2.模型效果a.以文本分类为例，典型指标：精确率、准确率、召回率、F1值b.该评估指标应该在训练开始之前基本确定，否则很容易优化偏。3.硬件采购成本a.典型指标：钱b.GPU远贵于CPU，V100贵于P40。4.训练时间成本（GPU，卡，调参，GPU利用率）a.典型指标：每一轮训练所需要的时间。5.数据大小限制a.由于标注成本较高，很多时候是数据量很少又希望有很好的效果。6.开发迭代成本a.搭建环境成本b.迭代效率：往往是最消耗时间的部分。3.2 可供选择的方案选择平台版还是工具版选择GPU还是CPU训练，哪一款硬件，单机还是多机，单卡还是多卡，本地还是集群选择怎样的预制网络是否需要预训练模型选择哪一版本的预训练模型训练数据要多少batch_size、train_log_step、eval_step、save_model_step选多少4.根据业务目标与限制条件选择合适的方案4.1预测部署性能如果要求qps>1000a.不适合直接部署ERNIE预训练模型。b.但可尝试蒸馏策略，模型效果会存在一定损失。如果要求qps>100a.如果预算允许使用GPU，可尝试直接部署ERNIE相关预训练模型，推荐尝试ERNIE-tiny系列模型。b.如果预算只允许使用CPU，可尝试CPU集群部署ERNIE相关预训练模型。3.如果对部署性能要求不高，可随意尝试各种预训练模型。4.性能细节请参考：模型预测与部署——预测性能4.2 模型效果1.一般来说，复杂的网络优于简单的网络，多样的特征优于单一的特征，有预训练模型的效果优于无预训练模型。a.从模型复杂度来看，LSTM、GRU、CNN、BOW的复杂度与效果依次递减，速度依次提升。2.一般来说，在预训练模型中，large优于base优于tiny，新版本的模型优于旧版本的模型，针对具体任务的预训练模型优于通用版预训练模型。3.一般来说，在不欠拟合的情况下，训练数据越多模型效果越好，标注数据的质量越好效果越好。标注数据的质量优于数据的数量。4.不同任务适合的网络结构并不相同，具体任务具体分析。4.3硬件采购成本1.GPU远贵于CPU，常用训练用GPU型号为V100、P40、K40，价格依次递减。2.具体成本可参考百度云服务器-BCC-价格计算器3.如果缺少训练资源，可通过文心平台版的免费共享队列进行训练，资源紧张，且用且珍惜。4.4训练时间成本1.GPU还是CPUa.对于非ERNIE等复杂网络的模型，CPU的训练速度一般也能接受。 如果训练语料过多，数千万条以上，则建议采用CPU集群进行训练。 b.对于ERNIE模型，尽量采用GPU训练，CPU太慢，训练不起来。2.怎么用好GPU a.GPU并行训练能提升训练速度，建议优先把一个节点（trainer）的卡数用完，再考虑多机训练。因为单机多卡的GPU利用率更高，更快。而多机训练数据通信时间成本较高，时间更慢。 b.大原则：GPU利用率越高训练越快。 c.还有一点需要注意，多卡训练时是将不同的数据文件送给不同的卡，所以数据文件的个数要大于卡的个数。数据文件建议拆分细一些，这可以提升数据读取的速度。 d.熟练的同学可以尝试GPU多进程单机多卡训练、混合精度训练等方法，提升训练速度。3.train_log_step、eval_step、save_model_stepa.分别表示每多少步打印训练日志、每多少步评估一次验证集、每多少步保存一次模型。 b.设置不当也会拖慢训练时间 c.一般建议三者依次放大十倍，如：10、100、10004.batch_sizea.设置过小容易收敛慢，设置过大容易超过显存极限直接挂掉 b.如果使用ERNIE，batch_size建议小一些，使用large版本建议更小一些，如果输入语句并不是很长可以适当增加batch_size。 c.如果不使用ERNIE，可以大一些。 d.建议使用默认配置，如果想优化可以采用二分查找4.5 数据大小限制1.一般建议标注语料越多越好。2.非ERNIE模型一般需要几万至几百万条数据能收敛到较好的效果。3.ERNIE模型一般需要几千至几万条数据即可收敛到较好效果。a.一般不用ERNIE训练数百万条以上的数据，因为这会极大延长训练时间，增大资源消耗，而对效果的提升并不明显。自己有足够GPU资源的用户除外。 b.对于基线模型，建议在几万条数据上验证策略有效后再尝试增加数据量。4.如果用ERNIE模型，最少需要多少样本才能取得效果a.对于文本分类与序列标注，一般来说每个标签覆盖的样本数至少要超过200条才能有一定的效果。也就是说如果要进行50类多分类，就总共至少需要1万条样本。一般分类的类别越多任务越复杂。4.6开发迭代成本1.搭建环境成本a.如果只想训练基线模型验证效果，可以考虑使用文心平台版，免去搭建环境的成本。 b.如果需要不断调试、迭代优化模型，而由于平台版集群资源紧张造成迭代周期过长，可以尝试使用工具版。 i:这会付出搭建环境的成本，但长痛不如短痛。2.迭代效率a.使用工具版本地调试成功后再上集群训练能极大提升迭代效率。 b.使用预训练模型能提升迭代效率。 c.基线模型，建议在几万条数据上验证策略，提升迭代效率。验证有效后再尝试增加数据量5. 如何高效训练NLP任务汇总诸多NLP算法同学的建议，我们把高效训练NLP任务的基本流程总结如下：1.分析业务背景、明确任务输入与输出，将其抽象为已得到很好解决的NLP典型任务。 a.对于复杂任务，需要将其拆分成比较简单的子任务 b.文心已覆盖绝大部分NLP典型任务，可参考文心ERNIE工具版-支持任务。2.准备好几千条格式规范的训练数据，快速实现一个NLP模型基线。 a.最快速的方法是通过文心ERNIE平台版或者工具版，采用预制网络和模型无代码训练一个模型基线。 b.本步骤只需要您知道最基本的机器学习概念，划分好训练集、验证集、测试集进行训练即可。 c.评估训练出模型的效果，看是否满足你的业务需求，如果不满足，可考虑进一步优化模型效果。3.优化模型效果： a.各优化手段按照投入产出比排序如下 i:进一步分析你的业务背景和需求，分析基线模型的不足，进行更细致的技术选型。 ii:采用工具版进行本地小数据调试，极大地提升迭代效率。 iii:基于预制网络进行调参。 iv:自定义组网并进行调参。 v:基于核心接口进行高度自定义开发。 vi:直接修改文心核心源码进行开发。 b.每一种优化手段都都可以申请vip服务进行支持。如何自我判断采用哪种文心开发方式 典型的训练方式：无代码训练（不调参），无代码训练（自主调参），自定义组网训练，高阶自定义训练。以上4类训练方式的开发自由度、上手难度、建模的风险、模型效果的上限依次递增，性价比依次递减。本地工具包的调试、迭代效率最高。6总结：需掌握知识6.1 无代码调参建议具备的相关知识1.明确以下概念：有监督学习、标签、特征、训练集、验证集、测试集、逻辑回归、过拟合、欠拟合、激活函数、损失函数、神经网络、学习率、正则化、epoch、batch_size、分词、统计词表。2.知道回归与分类的区别。3.知道如何通过收敛曲线判断过拟合与欠拟合。4.知道准确率、召回率、精确度、F1值、宏平均、微平均的概念与区别。5.知道为什么训练集、验证集、测试集要保证独立同分布。6.知道什么是神经网络.7.知道什么是迁移学习、什么是预训练模型、什么是finetune、迁移学习的优点是什么。6.2 自定义组网建议具备的相关知识1.前提是已经掌握无代码调参建议具备的相关知识2.明确以下概念：Sigmoid函数公式、softmax函数公式、交叉熵公式、前向传播、反向传播、SGD、Adam、词向量、embedding、dropout、BOW、CNN、RNN、GRU、LSTM、迁移学习、3.知道神经网络为什么具有非线性切分能力。4.知道NLP中一维CNN中的卷积核大小、卷积核的个数各指代什么，时序最大池化层如何操作。5.知道NLP中CNN与LSTM的区别，各擅长处理哪类文本问题。6.知道为什么BOW模型无法识别词语顺序关系。7.知道为什么会梯度爆炸，以及如何解决。参考书籍： a.ML特征工程和优化方法 b.周志华《机器学习》前3章 c.迁移学习常见问题 a.CNN常见问题 b.深度学习优化方法 c.花书《深度学习》6-10章 d.《基于深度学习的自然语言处理》整本项目参考链接：cid:link_2