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EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法
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预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍风电作为一种清洁、可再生能源,近年来得到了快速发展。
天天Matlab代码科研顾问
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ermonkey-油猴脚本管理器,功能强大的用户脚本管理器。OneTab-将无数Tab合并在一个页面,节省内存并提高浏览效率。
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2024-08-31 12:50
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100问13:什么是二分类问题
嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
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人工智能
机器学习
自然语言处理
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代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件
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每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,
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数据分析题库
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-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM
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:图像数据分析的革命
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:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而
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2401_85761762
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深度学习
数据分析
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在Ubuntu 18.04上安装MySQL的方法
介绍MySQL是一个开源的数据库管理系统,通常作为流行的L
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(Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl)堆栈的一部分安装。
白如意i
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DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个
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MFC界面应用
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基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿
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YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制
1.SimAM介绍1.1摘要:在本文中,我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积
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(ConvNets)注意力模块。
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2024-08-31 05:33
YOLOv8有效涨点专栏
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机器学习入门:机器学习的基本概念
姓名:高亦凡学号:19020100056学院:电子工程学院转载自:原文链接【嵌牛导读】机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、
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、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
Louis0687
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2024-08-31 04:34
快速使用transformers的pipeline实现各种
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目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
E寻数据
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2024-08-31 04:54
huggingface
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智能合约漏洞检测论文
基于
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的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
weixin_45332030
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【蓝桥杯冲刺省一,省一看这些就够了-Java版本】蓝桥杯字符串问题相关模板以及练习题
蓝桥杯历年省赛真题点击链接免费加入题单字符串常见字符串函数与reversepublicclassStringEx
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【ShuQiHere】用类来实现LSTM:让你的模型拥有更强的记忆力
今天我们要来聊一聊LSTM(LongShort-TermMemory),一种非常流行的循环
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2024-08-31 02:37
代码武士的机器学习秘传
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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
【ShuQiHere】在
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的世界中,训练一个模型不仅需要时间,还需要大量的计算资源。比如,你已经花了几天时间训练一个模型,但突然间,电脑崩溃了,你的所有进度都丢失了。
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2024-08-31 02:37
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Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程,通过一系列
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技术实现高质量、流畅的视频生成。
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2024-08-31 02:06
AIGC—视频
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LeetCode 336. Palindrome Pairs
Givenalistofuniquewords.Findallpairsofdistinctindices(i,j)inthegivenlist,sothattheconcatenationofthetwowords,i.e.words[i]+words[j]isapalindrome.Ex
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【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解
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【ShuQiHere】引言
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在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈
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【ShuQiHere】卷积
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(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是
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cnn
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leetcode题解-336. Palindrome Pairs
findallpairsofdistinctindices(i,j)inthegivenlist,sothattheconcatenationofthetwowords,i.e.words[i]+words[j]isapalindrome.Ex
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leetcode刷题
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阿里云日志服务sls的典型应用场景
日志服务的典型应用场景包括:数据采集与消费、数据清洗与流计算(ETL/Stre
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阿里云天池
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2024-08-31 01:30
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Leetcode 336. Palindrome Pairs- FB tag
findallpairsofdistinctindices(i,j)inthegivenlist,sothattheconcatenationofthetwowords,i.e.words[i]+words[j]isapalindrome.Ex
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聊聊flink的Table Formats
CSVFormat.withFormat(newCsv().field("field1",Types.STRING)//required:orderedformatfields.field("field2",Types.TIMEST
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百度飞桨教程(一)
百度飞桨(paddle),是一个开源的
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平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例
怎么这么多名字都被占了
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2024-08-31 00:55
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第T10周:数据增强
>-**本文为[365天
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训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**第10周:数据增强难度:夯实基础⭐⭐语言:Python3、TensorFlow2要求:学会在代码中使用数据增强手段来提高
OreoCC
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2024-08-31 00:55
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系列70:模型部署torchserve
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
IE06
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2024-08-31 00:25
深度学习系列
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AI人工智能
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算法:卷积
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的原理与应用
AI人工智能
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算法:卷积
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的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与
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的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器
AI大模型应用之禅
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2024-08-30 23:21
计算科学
神经计算
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大数据
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大型语言模型
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基于
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的金属锈蚀检测系统详细实施指南
随着
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技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
A等天晴
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2024-08-30 22:45
计算机视觉
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平均睡眠时间7.7小时就算少了么
成功日志1好好起床上班了2跟同事好好请教了未知领域的问题,以后遇到这个事情就会有一些经验了3下狠心打了HK的c
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us电话了4好好拿了快递了没有拖延5好好吃了晚饭6好好洗澡了没有拖晚时间7好好戴上脖套了我真的是很乖
SHINJI君
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2024-08-30 22:48
Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对机器学习和
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拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-08-30 22:13
大模型
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java 使用zookeeper包实现zookeeper分布式锁
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Cesium笔记 加载kml文件 以线为例
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cesium
笔记
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Netty UDP
Netty在UDP(用户数据报协议,UserDatagr
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rotocol)通信中的应用非常广泛,特别是在对实时性要求较高、对数据准确性要求相对较低的场景中,如视频传输、语音通信等。
王小工
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2024-08-30 20:02
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网络协议
网络
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UVM TLM之analysis_port的write函数
analysis_imp)没有阻塞和非阻塞概念在analysis_imp所在的模块必须定义一个write函数;write函数收到的数据放到run_phase中处理需要存放到队列中并借助一个event;(ex
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le
斐非韭
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2024-08-30 20:30
uvm
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100问23:什么是前馈型
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嘿,前馈型
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就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。
不断持续学习ing
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2024-08-30 19:57
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自然语言处理
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python 数据挖掘与机器学习
同时,伴随着
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的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。
科研的力量
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ChatGPT
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随机森林
决策树
贝叶斯
大模型是如何炼成的:揭秘
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训练的秘密与优化技巧
本文将通过具体案例,带你走进
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训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。
AI大模型_学习君
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大模型训练
ai大模型
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大语言模型
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音视频入门基础:WAV专题(6)——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息
3.pts:PresentationTimest
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cuijiecheng2018
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2024-08-30 19:54
音视频技术
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做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
对于大模型(如大型
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模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。
路人与大师
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电脑
Centos7离线安装Kafka+zookeeper+SASL安全认证
tar–zxvfapache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz3.进入到conf目录cd/opt/apache-zookeeper-3.5.8-bin/conf/4.复制配置文件cfgcpzoo_s
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weixin_38683859
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centos
kafka
AI中的核心概念解读:
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、机器学习、
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然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是
深度学习
、机器学习、
神经网络
与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。
wypdao
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2024-08-30 16:31
人工智能
AIGC
算法
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机器学习
R语言基础-文档检索与环境配置-2019-06-29
Startup`查看与R有关的启动文件信息;`ex
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le("foo")`,函数foo的使用示例(引号可以省略)`RSiteSearch("foo")`,以foo为关键词,查询整个http://search.r-project.org
天涯清水
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昇思25天学习打卡
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和
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中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵
十分钟ll
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昇思25天学习打卡
python
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基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过
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技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129
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2024-08-30 15:57
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YOLO
人工智能
深度学习
赋能数据分析,联蔚盘云引领业务革新
一、引言随着大数据时代的到来,
深度学习
技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在
深度学习
领域的深厚积累,为企业提供高效、精准的数据分析解决方案,助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云
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2024-08-30 14:20
深度学习
数据分析
人工智能
动手学
深度学习
(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
在
深度学习
中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的
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层,而不是使用
深度学习
框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。
walfar
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2024-08-30 13:13
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pytorch
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(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar
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2024-08-30 12:42
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实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
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2024-08-30 12:10
PyTorch深度学习实战
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