self-traning

你好，关于 self-training，我可以回答你的问题。self-training 是一种自我训练的机器学习方法，它通过使用已经标记好的数据来训练一个模型，然后使用该模型来标记未标记的数据，再将这些数据添加到训练集中，不断迭代训练，提高模型的准确性。这种方法通常用于解决数据标记不足的问题。

相关问题

dp link traning过程

DP Link Training（DisplayPort链路训练）是一种用于显示设备间连接和通信的协议，其目的是确保DP连接的稳定和正确工作。下面是DP Link Training的主要过程：

1. 检测和物理连接：在DP设备之间建立物理连接后，首先会进行握手和检测步骤，以确认连接是否正常。这包括检测有源/无源电缆、插头和连接器的状态。

2. 建立连接通道：一旦物理连接被确认，DP设备之间将开始建立连接通道。这涉及到双方进行协商，以确定最佳的链路速率和带宽支持。这样可以确保两个设备之间的数据传输速率能够匹配。

3. 链路训练和等化：在连接通道建立后，DP设备将进行链路训练和等化过程。链路训练是为了确定最佳的时钟和数据时序，以确保数据传输的准确性和稳定性。等化则是为了处理长距离传输时由于信号衰减引起的失真问题。

4. 验证和测试：在链路训练和等化完成后，DP设备将进行验证和测试步骤，以确保连接的正确性。这包括发送和接收一系列的测试模式和数据包，以检查链路的可靠性和工作状态。

5. 链路维持和错误处理：一旦链接成功建立并通过测试，DP设备将进行持续的链路维持操作，以确保连接的稳定性和可靠性。如果发现任何错误或异常情况，链路训练过程将重启并进行错误处理。

总结起来，DP Link Training是一个确保DP连接稳定和正确工作的过程，在物理连接之后，通过握手、建立连接通道、链路训练等步骤来协商和优化数据传输的速率和准确性。通过这个过程，DP设备能够有效地通信和工作。

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l（线性，全连接）隐藏层， NN 输入数据的维数， # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN，我这里用的下采样，经过实验验证，“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

这是一段 Python 代码，主要是在导入一些库和定义一个神经网络模型类 "Net"。代码中导入了 torch、torch.nn、numpy 和 matplotlib.pyplot 库，并在 "Net" 类中进行了一些初始化。代码还提到了一个微分方程：f(x)' = f(x), 初始条件f(0) = 1, 用神经网络模拟。