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大模型:如何利用旧的tokenizer训练出一个新的来?
背景 我们在用chatGPT或者SD的时候 发现如果使用英语写提示词得到的结果比我们使用中文得到的结果要好很多 为什么呢 这其中就有一个叫做tokenizer的东西在作怪 训练一个合适的tokenizer是训练大模型的基础 我们既可以从头开
人工智能
tokenizer
train
LLM
Transformer
cs231n: How to Train a Neuron Network 如何训练神经网络
CS231N第六第七课时的一些笔记 如何训练神经网络是一个比较琐碎的事情 所以整理了一下 以后训练Neuron Network的时候可以看一下 Activation Functions ReLu good ELU leaky ReLu no
机器学习
Deep Learning
Neuron Network
train
cs231n
在PyTorch里面利用transformers的Trainer微调预训练大模型
背景 transformers提供了非常便捷的api来进行大模型的微调 下面就讲一讲利用Trainer来微调大模型的步骤 第一步 加载预训练的大模型 from transformers import AutoModelForSequence
人工智能
Pytorch
自然语言处理
Transformer
train
使用torch以及tensorflow训练一个最简单网络的基本步骤
torch import torch import torch nn functional as F import matplotlib pyplot as plt x torch Tensor unsqueeze torch Tensor
Pytorch
tensorflow
train
Meta-Learning之How to train your MAML
这篇文章是MAML的升级版本 xff0c 即MAML 43 43 他针对MAML的一些不足之处做了对应的改进 xff0c 如稳定性 收敛速度 表现力等均得到提升 由于自己的算法实现中有用到MAML xff0c 为了让整体算法有一个好的性能
Meta
Learning
How
train
your
train,val,test的区别
参考 xff1a https www mobibrw com 2017 7966
train
val
Test
sklearn数据集随机切分(train_test_split)
sklearn学习 给定数据集X和类别标签y xff0c 将数据集按一定比例随机切分为训练集和测试集 代码 span class hljs comment usr bin env python span span class hljs co
sklearn
train
Test
split
数据集随机切分
深度学习人脸表情识别中,需要比较数据集中的文件名和train_list.txt中的文件名是否相一致的java代码实现
如下图所示 xff0c 现有一个人脸表情数据集RAF DB xff0c 其train文件中的每一个图片的文件名称为 train 00001 aligned jpg 另外 xff0c 有train list txt文件标记了上图文件夹每一张数
train
list
txt
Java
深度学习人脸表情识别中
MAML++:HOW TO TRAIN YOUR MAML论文精读
论文地址 https arxiv org abs 1810 09502 Abstract MAML是目前通过元学习进行少样本学习的最佳方法之一 MAML简单 xff0c 优雅和非常强大 xff0c 然而 xff0c 它有各种各样的问题 xf
MAML
How
train
your
论文精读
Kolla-ansible部署OpenStack Train实践
Kolla ansible部署OpenStack Train实践 前言系统环境设置安装pip和docker安装ansible安装kolla ansible配置文件修改执行部署 登录openstack写在最后部署过程中遇到的问题总结 前言 最
kolla
Ansible
openstack
train
name ‘train_test_split‘ is not defined解决方法
name 39 train test split 39 is not defined解决方法 解决方式 xff0c 用model selection模块导入 xff1a span class token keyword from span
name
train
Test
split
not
8: dist_train.sh: Bad substitution的解决
问题 xff1a 解决 xff1a 用bash bash dist train span class token punctuation span sh configs span class token operator span pvt
dist
train
Bad
substitution
Pytorch 中net.train() 和 net.eval()的作用和如何使用?
一般在训练模型的代码段加入 xff1a model train 在测试模型时候加入 xff1a model eval 同时发现 xff0c 如果不写这两个程序也可以运行 xff0c 这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情
Pytorch
NET
train
eval
作用和如何使用
mmsegmentation之tools/train.py文件解析(部分,持续更新)
span class token comment Copyright c OpenMMLab All rights reserved span span class token keyword import span argparse sp
mmsegmentation
tools
train
文件解析
持续更新
kolla-ansible部署Train版openstack(all-in-one)
本文最后更新于 207 天前 xff0c 其中的信息可能已经有所发展或是发生改变 kolla ansible简介 kolla 的使命是为 openstack 云平台提供生产级别的 开箱即用的交付能力 kolla 的基本思想是一切皆容器 xf
kolla
Ansible
train
openstack
all
pytorch中使用tensorboard绘制Accuracy/Loss曲线(train和test显示在同一幅图中)
因为tensorboard可以在同一幅图中显示不同文件夹下的曲线 xff0c 所以将train和test分别存到不同的文件夹里就可以在同一副图中展示 xff0c 简要记录代码 from torch utils tensorboard imp
Pytorch
tensorboard
Accuracy
loss
train