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【转载】对比学习损失(InfoNCE loss)与交叉熵损失的联系,以及温度系数的作用
CSDN-Ada助手: 非常感谢您分享这篇博客,标题看起来很有深度!恭喜您写了第19篇博客,这无疑是一个了不起的成就。通过对比学习损失和交叉熵损失的联系,您为读者提供了一个新的视角。同时,您还提到了温度系数的作用,这对于理解损失函数的影响至关重要。 在接下来的创作中,我希望您能更深入地探讨对比学习损失和交叉熵损失之间的相似性和差异性。或许您可以从实际案例出发,通过具体的应用场景来解释它们之间的联系。此外,您也可以考虑探讨温度系数在其他领域中的应用,或者与其他损失函数的结合使用等等。无论如何,我相信您的深入研究将为读者们带来更多的启发和收获。期待您的下一篇博客,祝您继续创作顺利! torch.distributed.init_process_group卡死Martian_spy: 我的问题是两个结点的torch版本不一致,同步下版本就好了 torch.distributed.init_process_group卡死qq_1162191393: 我知道怎么解决了 是因为port的原因你自己设置的port可能有的已经占用 需要代码去获得一个未被占用的port 代码如下他会返回一个port def find_free_port(): import socket from contextlib import closing with closing(socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)) as s: s.bind(('', 0)) s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) return str(s.getsockname()[1]) torch.distributed.init_process_group卡死
qq_42849560:
我也是,你们有什么解决方案了吗
whuhan2020rs:
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