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瓶子好亮
python深度学习pytorch
Peft库编写逻辑分析(以LLaMa+prefix为例)Peft库加载finetune模型分析Peft生成代码importtorchfrompeftimportPeftModelfromtransformersimport(LlamaTokenizer,GenerationConfig,LlamaForCausalLM)BASE_MODEL=""PE_WEIGHTS=""model=LlamaFo
- 随机森林调参
不做梵高417
随机森林算法机器学习
随机搜索:首先,为随机森林回归器定义超参数的随机网格。然后,您可以使用基于指定的随机网格搜索最佳超参数。RandomizedSearchCV从随机搜索中提取最佳估计量()。best_random随机搜索模型的评估:在测试集上评估基本随机森林回归器()的性能。base_model接下来,通过测试集上的随机搜索()评估最佳估计器的性能。best_random网格搜索(第一轮):您可以定义一个新的、更具
- 周报6_YMK
YMK_0
学习
周报6本周主要在看代码:看Medusa头的代码发现不是很了解base_model那部分,所以又去看了llama2的代码和一些相关博客。重写了一部分佛山中医学院项目的代码,更规范一些。调研CosmoFlow,是一个深度学习预测宇宙参数的模型,旨在在现代HPC平台上处理大型3D宇宙学数据集。基于TensorFlow框架,执行在两个HPC系统——Cori(美国)和PizDaint(瑞士)。他的模型很小,
- [nlp] RuntimeError: Llama is supposed to be a BPE model!报错解决
心心喵
nlplinux
#tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)改成这个legacy=False,use_fast=False:tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL,legacy=False,use_fast=False)
- Android 关于mvi框架优化(第三篇)
吕子明
androidmvi升级
目录前言一、先上开胃菜二、base_model的封装三、定义loading1.LoadingUIEffect2.LoadingViewModel四、使用总结前言思考:能不能进一步简化?这篇文章是对mvi第二篇的一个简化版本,本次封装解决两个问题:响应类型使用dataclass后只能被响应一次独立处理的响应状态,有概率导致收发不一致的bug目前版本经过测试,有个小问题,便是如果需要每次请求都响应则必
- 2019-04-11
昨晌
单例模式client建造者模式self.build1()self.build2()self.check()self.after_check()原型模式defdefault_model():returnstruct()defgenerate_model(**kwargs):base_model=default_model()forkey,valueinkwargs.items():setattr(b
- Keras Multi Loss
dopami
在keras实现rcf网络时,需要将几个中间层输出计算loss,在这个链接https://blog.csdn.net/u012938704/article/details/79904173提供到了一种方法方法,这里只摘取关键代码:#createthebasepre-trainedmodelinput_tensor=Input(shape=(299,299,3))base_model=Xceptio
- keras 迁移学习, 微调, model的predict函数定义
机器AI
keraskeras微调迁移学习predictfunction
点击这里:猫狗大战keras实例defadd_new_last_layer(base_model,nb_classes):"""AddlastlayertotheconvnetArgs:base_model:kerasmodelexcludingtopnb_classes:#ofclassesReturns:newkerasmodelwithlastlayer"""x=base_model.out
- Keras 多任务实现,Multi Loss #########Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类
mishidemudong
机器学习DeepLearning
这里只摘取关键代码:#createthebasepre-trainedmodelinput_tensor=Input(shape=(299,299,3))base_model=Xception(include_top=True,weights='imagenet',input_tensor=None,input_shape=None)plot_model(base_model,to_file='x
- 深度学习(pytorch)经常使用的一些小技巧
Taboo-
pytorch深度学习pytorchpython人工智能
1可视化模型结构以及每一层的shape和参数量。安装torchinfo包pipinstalltorchinfo-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple写代码fromtorchinfoimportsummarybase_model=uniformer_small()print(summary(base_model,(1,3,8,224,224)))
- 加载训练好的BERT参数
IT_小马哥
将预训练模型中的bert部分取出来加载上去base_model=BaseModel(config)base_model_dict=base_model.state_dict()加载训练好的模型pre_state_dict=torch.load(Bert_path)new_state_dict={k:vfork,vinpre_state_dict.items()ifkinbase_model_dic
- 【Tool】Keras 实战 II: VGG16图片分类
ItchyHiker
上篇文章中我们自己设计了一个神经网络,从头开始训练用于图片分类。由于我们只使用了5000张图片,我们只取得了80%左右的准确率。这篇文章中,我们使用VGG16作为我们的base_model,在这个基础上进行训练。keras.applications模块中,有几种训练好的basemodel,可以直接用来进行迁移学习。通过设计include_top=False,我们可以获得不含全连接层的基础网络。通过
- 解决OSError: Unable to open file (truncated file: eof = 1425727)
阿猫的自拍
图像处理keras
问题分析:用keras的模型直接拿过来用,一般可以通过设置下面的语句,让模型不仅自动下载模型的结果,还会给出imagenet的预训练模型的权重。base_model=MobileNetV2(input_tensor=input_tensor,weights='imagenet',include_top=False)但是会遇到标题提出的问题,一般来说都是大同小异的问题,其实是你的模型的权重没有下载好
- Keras 多任务实现,Multi Loss
maocaisheng
TFBoy
找了好久,终于找到了:KerasXceptionMultiloss细粒度图像分类这里只摘取关键代码:#createthebasepre-trainedmodelinput_tensor=Input(shape=(299,299,3))base_model=Xception(include_top=True,weights='imagenet',input_tensor=None,input_sha
- Keras中间层输出的两种方式,即特征图可视化
mishidemudong
DeepLearning
Keras中间层输出的两种方式,即特征图可视化训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式:1.通过model.get_layer的方式。创建新的模型,输出为你要的层的名字。创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写。最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果。2.通过建立Keras的函数。1fromkeras
- Keras中间层输出的两种方式,即特征图可视化
weixin_34388207
训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式:1.通过model.get_layer的方式。创建新的模型,输出为你要的层的名字。创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写。最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果。2.通过建立Keras的函数。1fromkerasimportbackendasK2fromke
- 使用Keras对多个模型进行拼接
wild kindom
神经网络人工智能python
在训练模型时候,常常需要把多个模型拼接起来,常用的方式主要有以下几种:代码引自于,感谢原作者默盒1.添在末尾:base_model=InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False)x=base_model.outputx=GlobalAveragePooling2D()(x)x=Dense(1,activation='relu')(x)model=
- Keras模型拼装
awgptb8308
在训练较大网络时,往往想加载预训练的模型,但若想在网络结构上做些添补,可能出现问题一二...一下是添补的几种情形,此处以单输出回归任务为例:#添在末尾:base_model=InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False)x=base_model.outputx=GlobalAveragePooling2D()(x)x=Dense(1,activa
- Tensorflow2 导入自定义预训练模型
lightis_tian
机器学习
网上大多数都是直接调用tf的内置application中的预训练模型,这里用自己训练好的预训练模型。预训练模型的最后全连接层不要,只保留前面的捕捉特征的层且这些层权重冻结不参与接下来的训练。不冻结也可以,这样相当于从新训练,就没起到预训练模型的效果。大致代码如下:#加载模型base_model=tf.keras.models.load_model('model-best.h5')#得到最后一个全连
- 查看keras各种网络结构各层的名字方式
liming89
查看keras各种网络结构各层的名字方式更多python视频教程请到菜鸟教程https://www.piaodoo.com/举例base_model=ResNet50(weights=‘imagenet',include_top=True)print(base_model.summary())得到这个结果补充知识:使用keras,在load_model()时,出现NameError:name'**
- Gradle transitive = true
wust小吴
Gradle
transitive=truetransitivedependencies被称为依赖的依赖,称为“间接依赖”比较合适。compile('com.meituan.android.terminus:library:6.6.1.16@aar'){transitive=trueexcludemodule:'hotel_model'excludemodule:'base_model'}在后面加上@aar,意
- Keras 多任务实现,Multi Loss
mishidemudong
DeepLearning
找了好久,终于找到了:KerasXceptionMultiloss细粒度图像分类这里只摘取关键代码:#createthebasepre-trainedmodelinput_tensor=Input(shape=(299,299,3))base_model=Xception(include_top=True,weights='imagenet',input_tensor=None,input_sha
- 【总结】keras下,利用VGG16和resnet50预训练模型,完成多类别动物图片分类任务(中)
ZZU_chenhao
任务总结任务总结
多类别动物图片分类任务(中)在前半部分,我们已经完成了前两大步,并决定使用ResNet50预训练网络来训练模型。那么接下来,就让我们引入keras中已经封装好的ResNet50预训练网络参数。ResNet50的引入代码实现base_model=ResNet50(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(img_width,img_heigh
- 查看keras各种网络结构各层的名字方式
举例base_model=ResNet50(weights=‘imagenet',include_top=True)print(base_model.summary())得到这个结果补充知识:使用keras,在load_model()时,出现NameError:name'***'isnotdefined是因为在构造模型是,使用了自定义的层,如Lambda()#文本相似度评估方式defexponen
- Echarts 和 Ajax
贰丶萌
1、jsonpublicJsonResultReturn_Title(stringRelGuid){Base_Modelbase_Model=newBase_Model();if(string.Format("{0}",RelGuid)!=""){base_Model=newBase_Dal().GetDetailByCE("EchartsBase_003","RelGuid",RelGuid);
- Keras中间层输出的两种方式,及特征图可视化
eat_the_frog
python
训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式:1.通过model.get_layer的方式。创建新的模型,输出为你要的层的名字。创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写。最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果。2.通过建立Keras的函数。fromkerasimportbackendasKmodel=lo
- Gradle之dependencies
MakeGreatEffort
JAVA
transitive=truetransitivedependencies被称为依赖的依赖,称为“间接依赖”比较合适。compile('com.meituan.android.terminus:library:6.6.1.16@aar'){transitive=trueexcludemodule:'hotel_model'excludemodule:'base_model'}12345在后面加上@
- Keras中间层输出的两种方式,及特征图可视化
挥挥洒洒
深度学习
训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式:1.通过model.get_layer的方式。创建新的模型,输出为你要的层的名字。创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写。最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果。2.通过建立Keras的函数。fromkerasimportbackendasKmodel=lo
- 解决eclipse中项目红叉的方法
weitao1026
eclipse
首先确保机器已经安装上java,并且已经配置好了环境变量。其次保证eclipse工具能够正常的运行,怎样安装java、怎样配置环境变量等本文不做介绍。步骤阅读步骤阅读2 在 eclipse工具中,右键导入我们的项目,同时看到在项目上会出现红叉叉的图标(例子中使用base_model的工程)。 步骤阅读3 在项目base_model工程上,右键找到properties(属性菜单)并点击一下。步骤阅读
- Gradle之dependencies
xude1985
transitive=truetransitivedependencies被称为依赖的依赖,称为“间接依赖”比较合适。compile('com.meituan.android.terminus:library:6.6.1.16@aar'){
transitive=true
excludemodule:'hotel_model'
excludemodule:'base_model'
}在后面加上@a
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST