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本项目旨在通过深度学习技术精确识别并输出图片中三条红线的像素位置。我们对比了多种模型结构，包括纯RNN、CNN+RNN和RNN+CNN，并在RNN中引入多头注意力机制、CNN中引入SEAttention以提升性能。实验结果显示，RNN+CNN模型在精确度和性能上表现最佳，有效地识别了红线位置，为图像识别领域提供了一种新的解决方案。
生成式模型是目前人工智能领域最令人着迷的方向之一，尤其是那些基于用户提示生成文本的文本生成模型。一个著名的例子是OpenAI的ChatGPT，它是一个 助手模型，可以回答用户在多个主题上的问题。在这篇文章中，我们将介绍大型语言模型（LLM）、它的工作原理，以及如何从零开始训练它。我会尽量把文章中的每个主题都讲清楚，希望大部分读者都能理解并有所收获 😁。如果你打算运行所有代码示例，请确保你已经先导
从功能上来看，它们的作用是相同的，都是用来重塑 Tensor 的 shape的，view 只适合对满足连续性条件 (contiguous) 的 Tensor进行操作，而reshape 同时还可以对不满足连续性条件的 Tensor 进行操作，具有更好的鲁棒性。简而言之，view 能干的 reshape都能干，如果 view 不能干就可以用 reshape 来处理。torch的view()与resha
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——pytorch
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