模仿学习的思想很直观 (intuitive)。我们在前面所介绍的Model-free, Model-based强化学习方法都是 从零开始 (from scratch) 探索并学习一个使累计回报最大的策略 (policy) 。 Imitation Learning的想法是，借助人类给出的示范 (demonstration)，可以快速地达到这个目的。这个示范是多组trajectory轨迹数据 ， 每条轨迹包含 PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？ PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？ 如何选择shuffle参数？ 显示全部 关注者 11 被浏览 它们都采用 model - dataset - train 的顺序进行构建，实现了单机多卡，联邦学习等训练环境： 在Cifar10与Cifar100上采用各种ResNet，以Mixup作为数据增广策略， 实现监督分类与无监督学习。 关于数据增广策略Mixup的科普也可以移步我们的专栏 Mixup的一个综述。 介绍 大语言模型（Large Language Model, LLM）的出现引发了全世界对AI的空前关注。 无论是ChatGPT、DeepSeek还是Qwen，都以其惊艳的效果令人叹为观止。 然而，动辄数百亿参数的庞大规模，使得它们对个人设备而言不仅难以训练，甚至连部署都显得遥不可及。 打开大模型的“黑盒子”，探索其内部运作机制 按照序列长度分组并进行批次采样BucketSampler 分桶策略（Bucketing Strategy）是一种在处理变长序列数据时常用的方法，它通过将相似长度的样本分到同一个批次中，以减少批次内的填充（padding），提高训练效率和减少计算资源的浪费。分桶策略可以根据输入序列的长度将数据分成不同的桶，从而在训练 VoxCeleb 是从 YouTube 的视频中提取到的包含1251人共超过10万条语音的 数据集。数据集是性别平衡的，其中男性为55%. dataset未出现在任何词典中。 然而，在当代美国英语语料库中有172例，大部分都出现在“学术”部分，这意味着dataset是一种正式的学术写作。 它之所以没有出现在词典中，可能是因为它是一种新创词语。 而从2001年起，美国历史英语语料库中出现了两例。 pytorch的Dataset和DataLoader为迭代训练过程提供数据加载（包括数据增强部分）等任务。 重载的Dataset类里的两个关键函数 __len__ 、 __getitem__ 是一般需要重写 (override)。其中__len__方法返回数据集的长度，__getitem__方法实现返回样本数据集的一条数据 (包括label标注数据)，__getitem__可以让对象实现迭代功能 Oct 4, 2008 · For me, a dataset is a common name used to talk about data that come from the same origin (are in the same file, the same database, etc. 说话人涵盖不同的种族，口音，职业和年龄. ) while a data set is a more general set of data. 我是使用DataLoader加载数据集的，这其中有batch_size,这意味着必然要对所有数据经行分开打包，所以一定是使用了 dataset [index] 中所有的index,所以 __getitem__ 有了所有的index。 shuffle是用来旋转数据是否随机打包的，可以通过调它的布尔值验证，见下图。 介绍 大语言模型（Large Language Model, LLM）的出现引发了全世界对AI的空前关注。 无论是ChatGPT、DeepSeek还是Qwen，都以其惊艳的效果令人叹为观止。 然而，动辄数百亿参数的庞大规模，使得它们对个人设备而言不仅难以训练，甚至连部署都显得遥不可及。 打开大模型的“黑盒子”，探索其内部运作机制 dataset未出现在任何词典中。 然而，在当代美国英语语料库中有172例，大部分都出现在“学术”部分，这意味着dataset是一种正式的学术写作。 它之所以没有出现在词典中，可能是因为它是一种新创词语。 而从2001年起，美国历史英语语料库中出现了两例。 pytorch的Dataset和DataLoader为迭代训练过程提供数据加载（包括数据增强部分）等任务。 重载的Dataset类里的两个关键函数 __len__ 、 __getitem__ 是一般需要重写 (override)。其中__len__方法返回数据集的长度，__getitem__方法实现返回样本数据集的一条数据 (包括label标注数据)，__getitem__可以让对象实现迭代功能 Oct 4, 2008 · For me, a dataset is a common name used to talk about data that come from the same origin (are in the same file, the same database, etc. 数据可以到 VoxCeleb dataset 上，如果需要视频的话，利用给的脚本进行下载，只需要语音的话，给作者发邮件获取，邮件说明用处即可，不需要 . 数据可以到 VoxCeleb dataset 上，如果需要视频的话，利用给的脚本进行下载，只需要语音的话，给作者发邮件获取，邮件说明用处即可，不需要 Feb 5, 2021 · 2. We run a comparative experiment in the whole dataset. in and when use on or in and on both are exchangable, no essential difference? For an example, we can say: 1. Dataset designate the common source of data. We run a comparative experiment on the whole dataset. 数据可以到 VoxCeleb dataset 上，如果需要视频的话，利用给的脚本进行下载，只需要语音的话，给作者发邮件获取，邮件说明用处即可，不需要 dataset未出现在任何词典中。 然而，在当代美国英语语料库中有172例，大部分都出现在“学术”部分，这意味着dataset是一种正式的学术写作。 它之所以没有出现在词典中，可能是因为它是一种新创词语。 而从2001年起，美国历史英语语料库中出现了两例。 pytorch的Dataset和DataLoader为迭代训练过程提供数据加载（包括数据增强部分）等任务。 重载的Dataset类里的两个关键函数 __len__ 、 __getitem__ 是一般需要重写 (override)。其中__len__方法返回数据集的长度，__getitem__方法实现返回样本数据集的一条数据 (包括label标注数据)，__getitem__可以让对象实现迭代功能 Oct 4, 2008 · For me, a dataset is a common name used to talk about data that come from the same origin (are in the same file, the same database, etc. Feb 21, 2014 · I am unsure for noun 'dataset', when should we use perp. 模仿学习的思想很直观 (intuitive)。我们在前面所介绍的Model-free, Model-based强化学习方法都是 从零开始 (from scratch) 探索并学习一个使累计回报最大的策略 (policy) 。 Imitation Learning的想法是，借助人类给出的示范 (demonstration)，可以快速地达到这个目的。这个示范是多组trajectory轨迹数据 ， 每条轨迹包含 如何理解Benchmarks？ 在读The kitti benchmarks suite文章中，不知道benchmark倒是是什么意思？ 是数据集的意思吗？ 和dataset有什么区别？ 显示全部 关注者 74 被浏览 PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？ PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？ 如何选择shuffle参数？ 显示全部 关注者 11 被浏览 VoxCeleb 是从 YouTube 的视频中提取到的包含1251人共超过10万条语音的 数据集。数据集是性别平衡的，其中男性为55%. 2.