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  • 谷歌又上了新的TPU,以前12个小时断以下的GPU终于不用忍受了(https://research.google.com/colaboratory/faq.html#gpu-availability)官方也有GPU有时可用有时不可用的说明:我可以如何使用 GPU?为什...

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    相信很多人都看过这篇文章:

    量子位:薅资本主义羊毛,用Google免费GPUzhuanlan.zhihu.com
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    去年10月份的时候,谷歌又上了新的TPU,以前12个小时断以下的GPU终于不用忍受了(https://research.google.com/colaboratory/faq.html#gpu-availability

    官方也有GPU有时可用有时不可用的说明:

    我可以如何使用 GPU?为什么 GPU 有时不可用?
    Colaboratory 在使用时需要交互。系统可能会停止长时间运行的后台计算(尤其是在 GPU 上运行的计算)。请勿将 Colaboratory 用于加密货币挖矿。此项操作不受支持,并且可能会导致服务不可用。如果用户希望通过 Colaboratory 界面运行连续或长时间运行的计算,我们建议他们使用本地运行时。

    关于TPU的羊毛可以薅多久,至少官网还没有说明,我在组的的服务器实在抢不过来了,就用这个来多跑几个模型。

    首先,我只做TPU方面以及一些其他的补充,不重复造轮子,其他的使用请参考量子位的文章。

    1. 运行环境与数据集。

    207f9a36cec7897dd4eeca7b7eaa4296.png

    这是运行的环境,数据集上传到自己的google drive以后其实是不可见的,需要通过

    from 

    挂载,其中要授权一下。

    注意google drive只有15G。

    2. TPU的调用

    在setting中运行环境中选TPU就好了。

    模型需要转换以下,根据官方例子(Keras Fashion MNIST)

    使用指令

    tpu_model 

    把模型转换成TPU model,其中有一点要注意,keras的model是不可以用的,必须要是tf.keras的model才可以,修改代码

    #import keras
    

    API略有不同,需要简单修改下。

    关于转换的那个指令,多说两句,我个人感觉还是有点bug的:

    tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model是把keras model转换成 TPU model,而tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy是转换的策略, 而tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver是指定的TPU,当同时写:

    TPUClusterResolver = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
    Model1 = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model( model1, strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(TPUClusterResolver) )
    Model2 = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model( model2, strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(TPUClusterResolver) )

    指定同一个TPU的时候,在第二条指定的时候会出错,应该是指定到同一个TPU上面去了,但是到目前为止,我还没有找到怎么把Model1从TPU上面release的方法。

    3. TPU效率

    根据题图可见,一共分配了1个worker,其中有8个TPU core,和我服务器上双1080TI的对比是:

    一个Epoch

    TPU:~30min

    2*1080Ti:~20min

    可以看出速度还是很客观。

    显存的话,我本来的输入是500*840,被TPU自动限制成了62*840,32bit,那么计算下应该是62*840*4/1024=203MB,确实有点小。。。。。

    羊毛可以薅起来了。

    其他参考:

    机器之心:Colab提供了免费TPU,机器之心帮你试了试zhuanlan.zhihu.com
    24a16dccfee20f19f7a49d1684e601f9.png
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    判断经纬度点是否在一个区域内

    思路是 需求-》抽象条件-》数学模型
    首先将需求挖掘 然后抽象化,判断一个是否满足一个区域内构成的条件。例如我们画出一个三角形,坐标点需满足对任意的一条边的条件,例如在一边的左侧在另一边的右侧这种类似于肉眼观察到的几条边将点围起来。构成这样条件的坐标点即为在区域内。但是最原始的计算是不会让你知道这个图形是什么样的,他他不会明白围起来这个概念的。那么我们就要想一套逻辑让计算机认识这种围起来的概念。或者用其他更简洁更明了的条件去证明点在这些区域内。建立数学模型 将其转为纯数学问题,结果最简单的方法就是用一点去做一条射线,判断交点的个数即可判断点是否区域内,同时还需要考虑到极限问题。点在线上点做的射线指向了其中围城区域的点。将数学模型向上抽象将其抽象为计算机语言,考虑到计算级的计算方式不可以表达无理数和无限循环小数,在计算的时候就要考虑到可以允许的误差范围。同时考虑到自己要解决问题采用什么计算方式 二维坐标系 还是纯三角函数 亦或者其他的解元方式。double可以表达无限小无线大 这无疑是很方便的。

    新的改变

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
    7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
    8. 增加了 检查列表 功能。

    功能快捷键

    撤销:Ctrl/Command + Z
    重做:Ctrl/Command + Y
    加粗:Ctrl/Command + B
    斜体:Ctrl/Command + I
    标题:Ctrl/Command + Shift + H
    无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
    有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
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    插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
    插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
    插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
    查找:Ctrl/Command + F
    替换:Ctrl/Command + G

    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
    输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
    以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

    如何改变文本的样式

    强调文本 强调文本

    加粗文本 加粗文本

    标记文本

    删除文本

    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

    插入链接与图片

    链接: link.

    图片: Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';
    

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

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  • 简介语言模型:简单地说,语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型,也就是判断一句话是否合理的概率。应用:机器翻译,问答系统,语音识别,分词,输入法,搜索引擎的自动补全等也都应用到了语言模型。语言模型...

    简介

    语言模型:简单地说,语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型,也就是判断一句话是否合理的概率。

    应用:机器翻译,问答系统,语音识别,分词,输入法,搜索引擎的自动补全等也都应用到了语言模型。

    语言模型建立

    对于一个由T个词按顺序构成的句子:

    a35be32db02bd59859e6a2819c48d68f.png

    p(s)实际上求解的是字符串的联合概率,利用贝叶斯公式,链式分解如下:

    30f33cbbdc66f4a7627c9f89f10c5492.png

    从上面可以看到,一个统计语言模型可以表示成,给定前面的的词,求后面一个词出现的条件概率。

    我们在求p(s)时实际上就已经建立了一个模型,这里的p(*)就是模型的参数,如果这些参数已经求解得到,那么很容易就能够得到字符串s的概率。

    求解问题

    695c2a608fad886d5c828902546cd62f.png

    (1)自由参数数目:

    假定字符串中字符全部来自于大小为V的词典,上述例子中我们需要计算所有的条件概率,对于所有的条件概率,这里的w都有V种取值,那么实际上这个模型的自由参数数目量级是V^6,6为字符串的长度。

    从上面可以看出,模型的自由参数是随着字符串长度的增加而指数级暴增的,这使我们几乎不可能正确的估计出这些参数。

    (2)数据稀疏性:

    从上面可以看到,每一个w都具有V种取值,这样构造出了非常多的词对,但实际中训练语料是不会出现这么多种组合的,那么依据最大似然估计,最终得到的概率实际是很可能是0。

    解决方法

    基于统计的语言模型- N-gram语言模型

    基于神经网络的语言模型:DNN/RNN/LSTM

    N-gram语言模型

    马尔科夫假设:

    马尔科夫假设是指,每个词出现的概率只跟它前面的少数几个词有关。比如,二阶马尔科夫假设只考虑前面两个词,相应的语言模型是三元模型。引入了马尔科夫假设的语言模型,也可以叫做马尔科夫模型。

    马尔可夫链(Markov chain)为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在时间序列中它前面的事件均与之无关。

    也就是说,应用了这个假设表明了当前这个词仅仅跟前面几个有限的词相关,因此也就不必追溯到最开始的那个词,这样便可以大幅缩减上述算式的长度。即式子变成了这样:

    76ab7b76f2333bd0bceb2842d88be6f6.png

    确定m的取值:

    通常情况下,m的取值不能够太大,否则自由参数过多的问题依旧存在:

    (1)当m=1时,即一个词的出现与它周围的词是独立,这种我们称为unigram,也就是一元语言模型,此时自由参数量级是词典大小V。

    (2)当m=2时,即一个词的出现仅与它前面的一个词有关时,这种我们称为bigram,叫二元语言模型,也叫一阶马尔科夫链,此时自由参数数量级是V^2。

    (3)当m=3时,即一个词的出现仅与它前面的两个词有关,称为trigram,叫三元语言模型,也叫二阶马尔科夫链,此时自由参数数量级是V^3。

    一般情况下只使用上述取值,因为从上面可以看出,自由参数的数量级是n取值的指数倍。

    从模型的效果来看,理论上m的取值越大,效果越好。但随着m取值的增加,效果提升的幅度是在下降的。同时还涉及到一个可靠性和可区别性的问题,参数越多,可区别性越好,但同时单个参数的实例变少从而降低了可靠性。

    N-gram语言模型的求解跟传统统计语言模型一致,都是求解每一个条件概率的值,简单计算N元语法在语料中出现的频率,然后归一化。

    平滑化:

    我们在传统统计语言模型提出了两个问题:自由参数数目和数据稀疏,上述N-gram只是解决了第一个问题,而平滑化就是为了解决第二个问题。

    假设有一个词组在训练语料中没有出现过,那么它的频次就为0,但实际上能不能认为它出现的概率为0呢?显然不可以,我们无法保证训练语料的完备性。那么,解决的方法是什么?如果我们默认每一个词组都出现1次呢,无论词组出现的频次是多少,都往上加1,这就能够解决概率为0的问题了。

    上述的方法就是加1平滑,也称为拉普拉斯平滑。平滑化还有许多方法,这里就不展开介绍了:

    (1)加法平滑

    (2)古德-图灵平滑

    (3)K平滑

    待续。。。

    展开全文
  • 之前处理比较多的是如何用业务的语言向客户解释系统的逻辑,但这个例子却是相反,是用IT的语言解释业务需求的合理性,好了,下面案例分析开始 2. 需求模型背景 整个需求其实非常大,这里简化一下需求模型: 2.1 需求...

    1. 前言

    需求分析师(或)产品经理,作为业务与技术的桥梁,需要和所有的项目/产品干系人沟通,确保大家对功能的认知在同一个维度上。之前处理比较多的是如何用业务的语言向客户解释系统的逻辑,但这个例子却是相反,是用IT的语言解释业务需求的合理性,好了,下面案例分析开始:

    2. 需求模型背景

    整个需求其实非常大,这里简化一下需求模型:

    • 系统业务背景:校外教育培训机构的教务管理软件
    • 功能点:判断一个学生是否是一个新生

    2.1 需求模型

    • 判断条件1:这个学生首次来机构报名上课,计算为新生
    • 判断条件2:这个学生在机构上过课,但是半年前已经结课(结课条件:课程已经上完,该生在课程的钱也用完)
    • 不是新生的,都是老生

    2.2 IT设计模型

    根据需求模型,IT设计的判断条件如下:

    1. 这个学生在系统里从来没有过完款合同
    2. 这个学生在系统里有完款的合同,但是最近半年内没有上课记录,并且该完款合同资金已用完
    3. 满足条件1或2,这个学生都算新生,不满足这两个条件的,都算老生

    3 实际情况中发现的问题

    根据IT设计模型中,正常的学生报名,判断新生老生,正常的案例都已经验证过没有问题。

    但客户反馈了几个案例,说是这几个学生换班转课之后,又被系统判定为新生,这是怎么一回事呢?

    经测试查证,发现这几个学生,在报读了A课程之后,没有上过任何课,就在系统上把A课程给退了,然后报了B课程。系统根据逻辑,180天内无课消,历史合同资金为0,就把这个学生判断为新生了。

    4 测试对需求的理解

    测试小妹妹在嘟囔了:“需求文档上不是定了180天内无课消,历史合同资金用完,再报读就算新生嘛,这几个案例完全满足啊”

    5 解释原因背景

    我对测试小妹妹说:“如果我们作为IT的人,把一个需求,看成一个冷冰冰的逻辑关系,而不去了解事情背后的原因,那我们是无法成长的。”(【画外音】为什么很多人说IT男/IT女很难沟通呢,我估计就是常年仅关心需求逻辑,而不去关心需求背后的含义)

    见测试小妹妹不是很明白,我用现实中的真实案例来做解说:

    无人车的案例:
    我记得特斯拉的无人车之前在美国发生过一个案例,就是一两私家车,无法在天气晴朗的情况下中辨认白色货车,全速撞上货车。
    相关报道:特斯拉无人车酿死亡车祸
    我这里大胆猜测一下,假设需求是需要辨认周围的物体,如果是物体则不能装上去。那换成技术设计是什么呢?技术不可能简单的写:

    If (前面物体 == true) then {
       停车
    }
    

    因为摄像头捕捉到的都是图片,要从图片中分辨车,马路,路边的草,斑马线,下水道盖子,就需要用到图片分析,那图片分析会不会根据色差来划分物体?比如色差大过多少,算一个物体(臆想的,如果实际技术不是这样判断,请告知详细)。用这个案例来说,可能技术的列举是辨认黑色,蓝色,绿色等有颜色的物体,但唯独和晴朗天气或周围物体颜色很接近的白色车便辨认为非物体(比如地上的指示白线?),然后开发,测试也按照技术需求的颜色都过了一遍,测试案例通过,皆大欢喜。但这不能代表实际需求就是这样,结果导致了悲剧发生。

    另一个例子是前段时间发生的波音737MAX8的坠毁事件,网络文章很多,自行百度即可。事后的分析中,说到了波音给飞机加上了一个仰角控制系统,使飞机机头自动下坠的夺命系统MACS。如果这个系统出现故障,电脑会认为飞机失速,于是激活MCAS,强行将机头下压。这个可能确实是需求这么写的,但需求设计也有可能是错的,结果导致了飞机的坠毁。

    举例了上述两个例子,我跟测试小妹妹说,为什么说一个开发团队,不是说一个厉害的项目经理,一个厉害的需求分析师,厉害的架构师和程序员,就一定能开发出完美的应用的。我们要充分理解:

    1. 客户的真实需求
    2. 实际可能出现的边界情况
    3. 实际可能出现的例外情况
      特别是第3点,要靠整个团队对业务的理解,才能在之前尽可能的想到边界情况并加以在程序中判断。(画外音,windows那么多漏洞,不就是因为很多例外或边界情况被黑客抓到了来攻击的嘛,但不影响Windows是很优秀的软件。)

    这个案例中,就是需求分析之后,对逻辑的设计出现了偏差,没有考虑到一个学生报读了课程,完全没有上课的情况下,又转到了新的课程上。想想,从客户的角度上看,第二个合同肯定不是新生嘛。

    所以我们要改之前的设计,判断这类条件。需求增加了以下字眼:

    如果本合同为转费合同的,做以下判断:

    • 新合同都为续费合同
      判断结束终止
      原因:转费合同意味着之前必然有一个剩余实收金额不为0的合同,新合同才可在原合同上做转费操作

    至于将来会不会有特殊案例出现,我现在不敢打包票,但一旦出现了新的特例,我们也不要慌张或急于撇清关系,和客户解释清楚,一起从客户的角度上看如何判别即可。

    测试小妹妹表示理解,并接受了将来会不断完善产品的这个事实。

    6 引出的思考

    一个软件,无论整体团队是多么的优秀,总会有考虑不到的情况,这也是为什么软件发布,验收通过之后,常年的维护是必须的,bug也是必然存在的。因为总有考虑不到的情况出现。

    当特殊案例发生的时候,一是有必要和客户沟通为什么会发生,获得客户的理解。一个是和技术及测试分析逻辑设定是否有问题,如何在最小的改动情况下解决。

    7 题外话

    对一个BA的评价,为什么说一个BA对行业很熟,其实就是对通用流程,对特殊流程,特殊情况都很熟,可以在需求分析及设计阶段就能避免很多坑,所以在实际过程中遇到特殊案例其实并不可怕,这确确实实是我们对知识的积累。

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如何判断模型是否合理