模型训练第2页

hong161688·2024-08-29 00:07

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

安装依赖2.3安装预训练编码器3.数据集准备4.数据处理4.1全自动数据预处理4.2半自动数据预处理step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练

qq_42894217·2024-08-28 02:45

智源研究院举办第一期数据与行业应用Workshop

来自智源研究院、中国信息通信研究院、航天信息技术有限公司、北京市科学技术研究院、北大法宝的专家学者们分享了行业数据集与医疗示范模型训练的探索实践，千万级指令微调数据集构建经验，面向大模型的数据工程以及大模型在财税

智源研究院官方账号·2024-08-27 16:06

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出

NGO-KELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.基本原理核极限学习机（KELM）2.NGO-KELM回归预测流程1.数据预处理2.核极限学习机（KELM）模型构建3.北方苍鹰优化（NGO）4.模型训练与预测

机器不会学习CL·2024-08-27 13:16

基于深度学习的手势识别系统

Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型，并进行模型训练

毕设宇航·2024-08-27 09:53

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。然后将物理约束损失(基于控制方程和边界条件)和训练损失(基于神经网络)融合产

算法如诗·2024-08-27 03:48

大模型19：微调大模型方法

模型训练模型初始化：

bluewelkin·2024-08-27 01:38

防止SSH连接服务器断掉解决方法

使用screen保持远程任务运行：详细指南在远程服务器上工作时，尤其是在运行长时间任务（如模型训练、数据处理等）时，你可能不希望因为SSH连接断开而导致进程被终止。

蜡笔小新不辣·2024-08-26 14:14

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr

moyao_miao·2024-08-26 11:21

国货之光|暴雨机推出面向大模型训练的AI服务器

GPT-3.5、‌GPT-4等模型的参数规模突破了万亿级别，‌训练数据量达到了TB级别，‌这使得大模型训练成为了一个计算密集型的任务，对算力的需求极高。‌

BAOYUCompany·2024-08-26 10:44

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

大模型LLM的Token相关问题：模型不同，token计算不同，gpt对token的计算，我们如何选择token及token评估模型

四、在进行模型训练时，如何评估token大小对模型性能的具体影响？一、gpt系列模

Itfuture03·2024-08-25 07:33

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书

由于工作流运行的模板的不同，运行过程中可能会产生不同的新资源，如数据处理类型的工作流会产生新的数据集，AI算法类的工作流会产生新的模型，甚至超参调优类型的工作流会产生新的模型训练代码，这些新生成的资源都可以在本模块中进行保存

萍水相逢_d272·2024-08-25 07:20

备战2024数学建模国赛（模型十四）：马尔科夫模型优秀案例（二）大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例

目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录：完整代码8.

2024年华数杯数学建模·2024-08-24 08:14

Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析

本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。

Mr 睡不醒·2024-08-24 05:49

Python_pytorch(五)模型训练

反向传播LossFunctionimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportFlattenfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data",train=False,transform=torchvision.transform

Han Gang·2024-08-23 00:19

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

AIGC（人工智能生成内容）的底层技术：技术架构、逻辑代码

数据经过清洗、标注、格式转换等预处理步骤，以适合模型训练。模型层：包含深度学习模型的构建、训练和评估。选择合适的模型架构，如Transformer

熊群·2024-08-22 20:55

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib

猫猫姐·2024-08-22 12:39

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

使用Python将xml标注文件转换为coco json格式

为了方便模型训练，我们经常需要将XML格式的数据转换成JSON格式。本文将详细介绍如何用Python实

tangjunjun-owen·2024-08-22 00:51

3月23日，每日信息差

素材来源官方媒体/网络新闻首个国产单池万卡液冷算力集群投入运营，满足万亿级大模型训练需求快手电商正式启动兴农计划360AI浏览器APP即将上线，支持500万字长文本处理安卓15将支持音频共享，可同时连接多个耳机播放音乐

信息差Pro·2024-03-25 07:24

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架

qwfys200·2024-03-14 07:30

CatBoost高级教程：分布式训练与大规模数据处理

在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-03-13 05:25

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

当模型训练好后，我们就可以用这个模型来创作歌词。6.3.1

RIKI_1·2024-03-12 23:46

机器学习-02-机器学习专家系统

主要介绍机器学习中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程：定义问题（ProblemDefinition）->数据收集(DataCollection)->数据分割(DatasetSpitup)->模型训练

IT从业者张某某·2024-03-07 12:04

Rstudio-深度学习执行代码

对于机器学习推广，RStudio可以帮助您进行数据预处理、模型训练、评估和部署。RStudio中有许多用于机器学习的包和库，如care

俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

大模型训练——PEFT与LORA介绍

大模型训练中的PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）与LoRA（Low-RankAdaptation）是两种重要的技术，它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。

MarkHD·2024-03-03 10:30

LightGBM高级教程：时间序列建模

数据准备首先，我们需要加载时间序列数据并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例：importpandasaspd#加载时间序列数据data=pd.read_csv('

Echo_Wish·2024-03-02 17:36

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

探索LightGBM：异常值处理与鲁棒建模

加载数据首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例：importlightgbmaslgbfromsklearn.da

Echo_Wish·2024-02-29 14:53

千卡利用率超98%，详解JuiceFS在权威AI测试中的实现策略

该基准测试通过模拟机器学习I/O负载的方法，在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测，用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。

·2024-02-28 15:34

liuhehe321·2024-02-26 05:46

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

模型训练后，就要进行模型优化了。一般来讲，很简单，优化就是不换模型换参数，或者直接换模型。换了之后来对比，最后选个最好的。

giszz·2024-02-24 17:58

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

prince_zxill·2024-02-24 07:23

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。

suoge223·2024-02-20 20:05

计算机毕设深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求

DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

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DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

计算机设计大赛深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

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iuerfee·2024-02-20 20:58

深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？

这是因为图像分类模型是针对特定类别的，模型训练的目标是学习如何将输入图像正确分类到这些预定义的类别中。

神笔馬良·2024-02-20 19:25

聊聊transformers库；微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本

AI新闻微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本摘要：据报道，微软研究人员最近发布了一项名为ZeRO++的新技术，旨在优化训练大型AI模型时常遇到的数据传输成本和带宽限制问题，可大幅减少训练时间和成本

go2coding·2024-02-20 17:05

MinIO 和 Apache Tika：文本提取模式

Tl;dr:在这篇文章中，我们将使用MinIOBucketNotifications和ApacheTika进行文档文本提取，这是大型语言模型训练和检索增强生成LLM和RAG等关键下游任务的核心。

MinIO官方账号·2024-02-20 16:42

科技云报道：云原生是大模型“降本增效”的解药吗？

国内各家大厂在大模型领域展开了激烈的军备竞赛，如：文心大模型、通义千问、混元大模型、盘古大模型等等，这些超大规模的模型训练参数都在千亿以上，有的甚至超过万亿级。

科技云报道·2024-02-20 07:29

关于Embedding 操作的理解

小新0077·2024-02-20 03:10

深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法。观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题，如过拟合或欠拟合。

微学AI·2024-02-20 02:59

目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解

**模型训练**：使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中，模型学习如何从图像中识别和定位这些不良

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

X.AI666·2024-02-19 23:48

AI嵌入式K210项目（29）-模型加载

文章目录前言一、下载部署包二、C++部署三、搭建文件传输环境四、文件传输五、调试六、MicroPython部署总结前言上一章节介绍了如何进行在线模型训练，生成部署包后，本章介绍加载模型；一、下载部署包训练结束后

疯狂飙车的蜗牛·2024-02-19 22:49

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