目录何为嵌入（嵌套，Embedding）特点神经网络中的Embedding可能的应用Ref何为嵌入（嵌套，Embedding）嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。嵌入是一种相对低维的空间，您可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌入，可以让在大型输入（比如代表字词的稀疏矢量）上进行机器学习变得更加容易。试想，在N分类任务中，每个标签是由N长度的one-hot向量组成，其中有许多冗余
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2024-05-12 21:37:08
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x11、xserver看另一篇博客 openGL是一种规范，用于绘制图像OpenGL是Khronos Group开发维护的一个规范（也就是提供了一种接口），它主要为我们定义了用来操作图形和图片的一系列函数的API，需要注意的是OpenGL本身并非API。GPU的硬件开发商则需要提供满足OpenGL规范的实现，这些实现通常被称为“驱动”，它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为GPU指令。Ope
方法路子由这篇博客指引：“如何快糙好猛地在Windows下编译CAFFE并使用其matlab和python接口”特此感谢。 一、编译caffe生成caffe.exe。 进入到上述提到的github网页后，下拉看到tutorial： 1）Pre-Build steps要做。 2）CUDA。由于无GPU，所以不用安装，所以此步骤跳过。 3）cuDNN。跳过。 4）Python。由于使用
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2024-07-19 19:54:39
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文章目录1、何为Embedding2、2013年以前科学家怎么做文本特征技术？2.1 OneHot2.2 TF-IDF2.3 小结3、2013年以后科学家怎么做? 用 Embedding3.1主要思想3.2 “word2vec”使embedding空前流行3.3 word2vec介绍（Tomas Mikolov 的三篇代表作 之一）3.4 基于word2vec的思路，如何表示sentence和d
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2023-12-13 07:35:17
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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ELMO原理介绍一、引言1.1 从Word Embedding到ELMO二、ELMO2.1 ELMO原理2.2 ELMO 训练2.2.1 第一阶段 语言模型进行预训练2.2.2 第二阶段 接入下游NLP任务2.3 ELMO效果 一、引言1.1 从Word Embedding到ELMOWord Embedding：词嵌入。最简单粗劣的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行
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2024-07-10 01:16:41
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耗尽两天出坑，整理过程如下，希望对遇到问题的人得到帮助！！！首先nodejs在大模型生态上，坑还是超级多，尤其是对我不熟悉nodejs。我没有从零创建项目，比如用npm init 方法，而是使用的一个开源项目：git clone https://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git基于这个项目本身pnpm dev 页面显示正常，
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2024-10-08 13:20:17
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# Docker在GPU上运行
## 简介
在深度学习和机器学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高模型训练的速度。Docker是一个轻量级的容器化工具，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。本文将介绍如何在GPU上运行Docker容器，并提供相应的代码示例。
## GPU支持
在Docker中运行GPU应用程序需要确保以下两点：
1. 硬件支持：服务器或个人电脑需要安装有支持CU
原创
2024-04-20 04:21:41
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问题描述利用Word2Vec模型训练Word Embedding，根据小说中人物、武功、派别或者其他你感兴趣的特征，基于Word Embedding来进行聚类分析。实验原理Word EmbeddingHarris 在 1954 年提出的分布假说（ distributional hypothesis）为这一设想提供了理论基础：上下文相似的词，其语义也相似。而基于基于分布假说的词表示方法，根据建模的不
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2024-08-13 15:09:40
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多级缓存0.学习目标1.什么是多级缓存传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：存在下面的问题：•请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈•Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存访问非静态资
在Python中利用Ollama在GPU运行大模型
近年来，随着深度学习技术的不断进步，大型模型的训练和推理逐渐成为许多企业和研究机构聚焦的重点。尤其是使用GPU来加速这些模型的训练过程，为模型的高效运行提供了重要支持。Ollama作为一种新兴的工具，可以帮助我们在Python环境中方便地管理和运行这些大模型，充分发挥GPU的强大能力。
### 背景描述
在深度学习领域，利用图形处理单元（G
安装环境操作系统：Ubuntu 14.04 LTS ROS版本：ROS Indigo Igloo(the full Desktop version)先决条件Boost需要使用 Boost 库启动 SLAM 系统的各种线程。sudo apt-get install libboost-all-dev提示：安装时可能会有以下信息显示，表明已经安装了 Boost 库,正在读取软件包列表...
这一部分会介绍模型训练好之后要如何使用，也就是模型的推断过程 (Inference)3.1 Python 导入模型并运行我们先用 python 加载模型，看看用刚刚训练好的模型能不能进行很好的预测，下面的代码就是导入了刚刚训练完保存的 mnist.onnx 模型。1import onnxruntime as rt
2sess = rt.InferenceSession("mnist.onnx")为
ollama 在 GPU 下运行
本文将详细介绍如何解决“ollama 在 GPU 下运行”的问题，包括不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。这些内容都将以直观的结构展示并配合适当的代码块和图形。
## 版本对比
首先，我们来看一下 ollama 不同版本在 GPU 支持方面的差异：
| 版本号 | GPU 兼容性 | 性能提升 | 兼容性分析
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
腾讯公司日前透露，上线一周年的腾讯翻译君日均翻译请求量已达2亿次，发展速度令业界惊叹。这款以AI内核驱动的实时语音翻译软件目前支持中、英、日、韩四国语言，能够实现语音、文字、图片的快速翻译。特别是在中英互译方面，已达到业界领先水平。另外, 当前腾讯翻译君已将中英日韩法德意土等15种语言，超过80种语言对互译能力对业界开放，在行业内具有领先优势。发力AI 神经网络机器翻译技术成就腾讯翻译
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
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2024-03-04 09:49:18
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在当今深度学习与大数据分析的时代，利用GPU加速计算变得尤为重要。两者结合的有效方式之一便是通过Docker容器实现GPU的运行。这不仅能提升速度，还能保证环境的一致性。然而，许多开发者常常面临如何在Docker中配置与运行GPU的问题。本文将结合实际案例，深入探讨解决这一问题的多维度方法。
### 技术定位
随着深度学习模型的复杂化，GPU成为了不可或缺的组成部分。Docker作为一款优秀的
