模型是对数据的学习，必不可少 一.基本概念1.模型也被称为学习器（假设/算法），是指能从已有的数据中学习到所需知识的数学模型。2.相关概念（1）归纳偏好（inductive bias）：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，比如：存在多个模型能反映训练样本，但是它们对于新的样本却有不同的输出，表示不同模型对不同假设的偏好，也就是说一个数据集能训练出很多不同的模型，取决于训练数据时
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2024-10-06 14:45:23
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Infographics 是数据，信息，知识的视觉阐述。按 Rick Mans 的说法，Infographics
是所有图形设计中最具挑战性的工作，你需要漫长的数据收集过程，而将这些数据转换为令人过目难忘的视觉展示更过人的功底。本文搜集了50个精美绝伦的
Infographics 设计，绝大多数都是《数据之美》系列中从未涉猎过的。Celebrity
Body Insurance.
一，关于编程模型首先要了解什么是异构架构计算：即GPU和CPU协同工作，CPU端称为主机端用host表示，GPU端称为设备端用device表示。GPU和CPU连接一般协议是PCI-E，最新的协议有NVme，延迟更小。程序执行流程主要分为六个大的部分：在host端分配内存，进行数据初始化。在device端分配内存。将数据从host拷贝到device。用CUDA核函数在device端完成指定的运算。将
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2024-04-15 12:50:35
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查看ubuntu的Tensorflow2是否可以使用GPUimport tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() 上图说tf.test.is_gpu_available()这个指令在未来版本中将被移除，所以它建议你用tf.config.list_physical_devices('GPU')来检测tf2是否可以用GPUimport tensorflow
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2024-07-04 21:12:36
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Tensorflow和tf.keras 模型可以在单个GPU上透明运行，而无需更改。注意：（1）需要使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')确认使用的tensorflow可以使用GPU。（2）在一台机器上运行多个GPU，或者在多台机器上运行，最简单的方法是使用分布策略。确保你的机器已经安装TensorflowGPU版。import
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2023-12-29 15:41:06
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文章方式一方式二 本文章中使用的网络模型架构图：GPU训练有两种方式：方式一使用gpu训练只要找到：网络模型、数据（输入和标注）、损失函数再调用.cuda()即可。 CPU训练代码：import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Fla
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2024-07-29 14:42:13
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模型训练之多GPU的简洁实现每个新模型的并行计算都从零开始实现是无趣的。此外，优化同步工具以获得高性能也是有好处的。下面我们将展示如何使用深度学习框架的高级API来实现这一点。本代码至少需要两个GPU来运行。from mxnet import autograd, gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxne
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2024-07-29 16:25:27
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本文目录一、前言二、下载三、部署3.1 配置环境3.2 启动 demo 程序3.2.1 启动 cli_demo.py3.2.2 启动 web_demo.py四、【最新】ChatGLM-6B-int4 版本教程4.1 下载4.2 配置环境4.3 启动 demo 程序五、华为 CodeLab 免费 GPU 平台部署 ChatGLM-6B-int4（CPU版）5.1 前言5.2 在 CodeLab 上
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2024-08-29 19:23:30
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大型人工智能模型，尤其是那些拥有千亿参数的模型，因其出色的商业应用表现而受到市场的青睐。但是，直接通过API使用这些模型可能会带来数据泄露的风险，尤其是当模型提供商如OpenAI等可能涉及数据隐私问题时。私有部署虽然是一个解决办法，但昂贵的授权费用对于许多企业来说是一笔不小的开支。Orion-14B系列模型的推出，旨在解决这一难题，提供一个既经济实惠又性能卓越的选择。Orion-14B系列特点Or
神经网络学习小记录71——Tensorflow2 使用Google Colab进行深度学习注意事项学习前言什么是Google ColabColab官网利用Colab进行训练一、数据集与预训练权重的上传1、数据集的上传2、预训练权重的上传二、打开Colab并配置环境1、笔记本的创建2、环境的简单配置3、深度学习库的下载4、数据集的复制与解压5、保存路径设置三、开始训练1、标注文件的处理2、训练文件
深度学习是计算机科学领域中一种重要的机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的方式来处理复杂的模式识别问题。MATLAB作为一种流行的数值计算工具，也在深度学习领域发挥着重要的作用。在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行深度学习模型的训练与部署。 首先，我们需要了解深度学习模型的
简介众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。背景常用的机器学习算法，例如神经网络等算法，都可以以mini-batch的方式训练，训练数据的大小不会受到内存限制。而GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。
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2024-08-10 10:57:38
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POT工具是什么POT工具，全称：Post-training Optimization Tool，即训练后优化工具，主要功能是将YOLOv5 OpenVINO™ FP32 模型进行 INT8 量化，实现模型文件压缩，从而进一步提高模型推理性能。不同于 Quantization-aware Training 方法，POT使用起来更加简单，在改善 CPU 和硬件加速器延迟的同时缩减模型大小，且几乎不会
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2024-04-09 14:22:01
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这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
Linux模块间通讯方法非常的多，最便捷的方法莫过于函数符号导出，然后直接调用。然而在linux2.6.26以后的内核中模块的符号导出经常会出现问题，一个模块中的导出符号不能被另外一个模块进行调用。这个使得处理有依赖关系的模块非常的头疼。 1. 符号导出函数EXPORT_SYMBOL() EXPORT_SYMBOL标签内定义的函数对全部内核代码公开，不用修改内核代码
Title：Learning a Discriminative Feature Network for Semantic SegmentationFrom：CVPR2018Note data：2019/06/10 Abstract：为解决类内不一致和类内模糊两个语义分割的挑战，提出了一种判别特征网络DFN，包含了平滑网络与边界网络。 Code ：pytorch目录DFN论文解读1 Abstract
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2024-05-27 15:43:33
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cesium学习笔记01：加载3DTiles数据并调整模型（平移，缩放，旋转，透明）一、基础知识1.1 3dtitles3D Tiles是一种开放的三维空间数据标准，其设计目的主要是为了提升大的三维场景中模型的加载和渲染速度。假如要在Web客户端渲染一个非常大的三维模型（如一个大城市的建筑模型），如果把模型全部下载到客户端并且进行渲染，这个过程所消耗的时间对于使用普通电脑的用户来说是不能接受的。然
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2024-07-18 21:17:30
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在上面的示例中，我们定义了两个语法甘露，一个是Class()函数，一个是New()函数。使用Class()甘露，我们已经可以用非常优雅的格式定义一个类。例如前例中的：
var
Employee
=
Class(
Person,
//
派生至Pers
多模态：MiniGPT-4IntroductionMethodlimitation参考 IntroductionGPT-4具有很好的多模态能力，但是不开源。大模型最近发展的也十分迅速，大模型的涌现能力可以很好的迁移到各类任务，于是作者猜想这种能力可不可以应用到多模态模型，让它具有与GPT-4类似的能力。为了实现这个假设，作者采用了号称具有ChatGPT百分之90能力的Vicuna13B作为语言模
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2024-07-09 07:31:42
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