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- 第TR5周：Transformer实战：文本分类
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- 深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决
紫雾凌寒
智启前沿：AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。它们引领着AI开发的潮流，吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹？是TensorFlow的全面与稳健，还是PyTorch的灵活与便捷？让我们一同深入剖析，探寻答案。在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）和输出控制指令：//data/
- 本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式
搏博
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接前文，我们在本地Windows系统上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已经量化的版本，我们除了对其进行微调之外，无法对其训练，那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢？今天我们就反其道而行之，将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提：已经部署好了Deep
- 字节跳动实习生和校招生内推
飞300
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机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等；3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；4、熟悉相关算法在数据挖
- MNIST Examples for GGML - Fully connected network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesFullyconnected
MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2.Toevaluatethemod
- Python调用C语言动态库（DLL）结构体/指针/变量的方法
ENOCH_Q
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- 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG
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- 【Python】解决PyTorch报错：PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案
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在使用PyTorch时，遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的。这种问题在加载模型或数据时比较常见。以下是一些排查和解决该问题的步骤。博主简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘
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本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了，之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题，在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码，没有深入研究过其中的实现细节，因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式，使用nn.Data
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本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。不断完善中…~~及多机多卡训练细节。任务需求：实现多机多卡训练，模型可能继承torch.nn或者torch.lightning。示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启
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分布式日志是指在分布式系统中，多个节点（如多台机器或多个GPU）协同工作时，对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。在多GPU/分布式训练环境下，多个进程会同时运行，普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出，导致日志混乱。PyTorchLightning提供了一些分布式日志控制工具，确保日志仅在rank0进程打印，防止重复输出。lightning_utiliti
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一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成，Dataset定义好数据的格式和数据变换形式，DataLoader用iterative的方式不断
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在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天，我们就来深入探讨这两个框架的特点，帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中，计算图是在程序运行时动态构建的，这使得开发者可
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目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短，我⽤MATLAB。Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。从数据集划分到训练，再到性能验证和画图，仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间，把⾃⼰的精⼒放在摸⻥（划掉）算法本身上了。下
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- Pytorch的自动求导模块
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僧旅python开发语言后端
问题：jupter-lab使用时用到其他文件夹下的一个自定义模块，试图使用绝对路径导入解决方式：importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景：importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning/')#自定义模块fromtorchLearningimpo
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
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人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习，推荐系统，自动驾驶，训练私有大模型，LLM大语言模型，大模型多场景实战，Agent智能应用，AIGC实战落地，ChatGPT虚拟数字人，Djourney智
- conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用
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conda装tensorboardx
“我不喜欢Tensorflow，但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027)，和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织log问题。今天，想和大家简单地谈谈tensorboard的使用。经过社区的努力，目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲
- Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构
DukeYong
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首先，MLA是什么？可能是指Multi-HeadLocalAttention，即多头局部注意力，这种机制通常用于减少计算量，特别是在处理长序列时，每个头只关注局部区域。比如每个token只注意其周围的一定窗口内的其他token，而不是全局。这可能与传统的Transformer中的滑动窗口或局部注意力类似。接下来，我需要考虑如何将局部注意力与多头机制结合。每个注意力头可能有不同的局部窗口，或者共享相
- Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的
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我记得在PyTorch中，模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列（即输出神经元）分布在多个设备上。在MoE中，每个专家可能是一个这样的并行层，然后通过门控机制将输入路由到不同的专家。接下来，我需要思考ColumnParallelLinear的具体实现。通常，这种并行线性层会在前向传播时将输入数据分发到各个设备，每个设备处理一
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢？
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例：
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：
为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目：生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
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nio
NIO服务端代码：
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private Selector selector;
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因：
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这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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&n
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Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
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