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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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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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与计算机视觉技术的智能监控系统。
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MySQL高级课程:索引设计与性能优化的最佳实践
一、索引的
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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
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weixin_45332030
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2024-08-31 04:51
智能合约
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学习笔记(一)
文章目录Redis简介Redis简介REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统,是跨平台的非关系型数据库,其是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的API。Redis通常被称为数据结构服务器,因为值
晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑
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2024-08-31 03:17
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那些旧时光,那个人
“受业”,传授
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与基本技能。“解惑”,学生通过主动学习提出他们的疑惑,老师有效地解决知识的困惑。
沐刀
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2024-08-31 03:35
【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。
ShuQiHere
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2024-08-31 02:37
机器学习
深度学习
PC版微信多开工具解决方案
本文默认读者有Python
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,能自行阅读理解代码含义。并提供打包后的EXE文件下载。原创首发CSDN文章,转载请注明来源。
noah__zhao
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2024-08-31 02:36
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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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音视频
【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是
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ShuQiHere
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2024-08-31 01:02
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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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paddlepaddle
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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
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2024-08-31 00:55
深度学习
人工智能
tensorflow2
变形金刚英文句法高中版课程目录
目录第一模块霍去病梦想Ihaveadream*冠词语法逻辑新解第二模块爱到分离仍是爱*英文句法方程式(
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和技能)第三模块大黄蜂地球囧体验*英文句法之句式变化第一节见证分手(陈述句)第二节霸道总裁的暖男安慰
唐毓烽变形金刚英文句法
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2024-08-31 00:19
深度学习
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
深度学习
人工智能
AI人工智能
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算法:卷积神经网络的原理与应用
AI人工智能
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算法:卷积神经网络的原理与应用作者: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
深度学习
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
深度学习
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大数据
人工智能
大型语言模型
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AGI
LLM
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Agent
RPA
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
深度学习
人工智能
让理科生沉默,让文科生落泪的题
此文的精华之处在于考你计算机
基础知识
的同时,顺便考了你其他属文方面的知识,以及各种知识间的相通性。让你用计算机的思想去看待世界,看待万物。
abcdefghijk0987
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2024-08-30 22:45
java
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ViewUI
Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对机器学习和
深度学习
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
RAG
langchain-chat
本地部署
解决方案
【跟苏霍姆林斯基学做教师】4.把
基础知识
保持在学生的记忆里
学生到了初中和高中就出现学业落后、成绩不良的现象,这主要是因为在小学的时候没有把知识的“地基”打好,没有把
基础知识
牢固地保持在记忆里,达到牢记终身的程度。
北方一棵松
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2024-08-30 20:32
家长知道这3点,帮助高一、高二孩子解决高中物理成绩总是忽高忽低!
1、
基础知识
不扎实当孩子第一章学得好,那成绩肯定是不错的。当第二章没有学好,那成绩就自然下来了。再比如高中物理一般会涉猎多个公式进行计算,当有一个公式你没有掌握好,最后的计算结果就是错误的。就像我常
殷大神物理
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2024-08-30 20:59
深度学习
100问23:什么是前馈型神经网络
嘿,前馈型神经网络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。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
不断持续学习ing
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2024-08-30 19:57
人工智能
自然语言处理
机器学习
python 数据挖掘与机器学习
同时,伴随着
深度学习
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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2024-08-30 19:57
人工智能
ChatGPT
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数据挖掘
机器学习
神经网络
随机森林
决策树
贝叶斯
大模型是如何炼成的:揭秘
深度学习
训练的秘密与优化技巧
本文将通过具体案例,带你走进
深度学习
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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2024-08-30 19:25
深度学习
人工智能
大模型训练
ai大模型
LLM
大语言模型
大模型应用
C语言入门
基础知识
(持续更新中)
1.1什么是C语言1.1.1计算机语言------语言是人与人之间交流媒介计算机语言的发展历程------机器语言->汇编语言->高级语言(1.面向过程:C2.面向对象:C++,JAVA,python,PHP······)1.1.2机器语言机器语言:计算机是一种电子设备,计算机处理的数字信号是0和1去记录相应信息,利用数字语言0和1来表示计算机能够识别的通断和断电两种状态。那么计算机的语言成为机器
社恐小美~
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2024-08-30 18:51
C语言
c语言
开发语言
汇编
密码学
基础知识
密码学
基础知识
信息安全三要素(CIA)机密性(Confidentiality)完整性(Integrity)可用性(Availability)信息安全四大安全属性机密性完整性可认证性不可抵赖性Kerckhoffs
山登绝顶我为峰 3(^v^)3
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2024-08-30 16:07
基础密码学
密码学
安全
做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
以下是一些主要原因:1.GPU不适合
深度学习
AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是
深度学习
和大模型训练的首选)不同。
路人与大师
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2024-08-30 16:06
电脑
AI中的核心概念解读:
深度学习
、机器学习、神经网络与自然语言处理
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
人工智能
深度学习
机器学习
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
深度学习
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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2024-08-30 15:28
昇思25天学习打卡
python
pytorch
视觉检测
图像处理
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
深度学习
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
深度学习
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神经网络层,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
pytorch
深度学习
pytorch
学习
动手学
深度学习
(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
pytorch
深度学习
pytorch
学习
PyTorch
深度学习
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
shangjg3
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2024-08-30 12:10
PyTorch深度学习实战
深度学习
pytorch
人工智能
《
深度学习
走向核心素养小学数学》读书第四期
逻辑推理:让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力,这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立,只能用来验证知识,不能
Lethe不迷糊
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2024-08-30 12:52
Android高级面试题汇总——Android篇(1)
(一)Android
基础知识
点1、四大组件是什么Activity,Service,ContentProvider,BroadcastReceiver2、四大组件的生命周期和简单用法Activity的生命周期
oO樱花祭LI
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2024-08-30 10:56
Android
面试
自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.
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与
听忆.
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2024-08-30 10:51
自然语言处理
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人工智能
【
深度学习
】embedding的简单理解
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。例如,针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量,使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离(例如,欧几里德距离)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
旅途中的宽~
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2024-08-30 09:47
深度学习笔记
深度学习
embedding
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营
深度学习
详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是
深度学习
中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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2024-08-30 08:14
人工智能
深度学习
深度学习
中Embedding的理解
在
深度学习
领域,Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息,表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉
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2024-08-30 08:44
神经网络基础模型关键点
NN技巧
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embedding
人工智能
深度学习
速通系列:贝叶思&SVM
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%
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支持向量机
人工智能
深度学习
算法
机器学习
机器学习和
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·贝叶斯优化和optuna
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
0xMayL
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模型评估
机器学习
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数据库基本概述
一、数据库
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1、数据库相关的基本概念1.1、数据描述事物的符号记录称为数据,对数据含义的说明称为数据的语义。1.2、数据库数据库是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
Cyzhouke
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【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到
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的飞跃》
【ShuQiHere】引言:神经网络与
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的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。
ShuQiHere
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2024-08-30 07:07
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深度学习
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深度学习
实战(27)—— PyTorch分布式训练
本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程,1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法:每一块GPU都有同一个模型的副本,仅加载不同的数据
shangjg3
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2024-08-30 07:37
PyTorch深度学习实战
深度学习
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分布式
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PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
图网络是
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领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能
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机器学习算法
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人工智能
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深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数!!!(个人总结,为了方便我自己复习,要是同时也能帮助到大家就更好了)
`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1:找到一维张量的最大值示例2:在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在
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和数据处理中
小桥流水---人工智能
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2024-08-30 06:32
人工智能
深度学习
机器学习算法
pytorch
人工智能
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在 PyTorch 中,`permute` 方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。
这在
深度学习
中非常有用,尤其是在处理具有多维数据(如图像、视频或复杂数组)的神经网络时。
小桥流水---人工智能
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2024-08-30 06:32
人工智能
机器学习算法
深度学习
pytorch
人工智能
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PyTorch概述
它广泛用于
深度学习
和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名,深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715
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2024-08-30 06:01
pytorch
pytorch
人工智能
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[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
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方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜
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Scene
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人工智能
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