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如何解决 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle) 错误在深度学习的训练过程中，使用CUDA加速运算是常见的做法。但有时，我们可能会遇到 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling
对比Python的基本数据类型（列表、元组、字典等），数组具有更灵活的数据存储方式，比如一维数组和二维数组或者矩阵，特别是对于数值型数据来说更有优势，根据给出的列表L1=[1,2,3,4,0.1,7]和嵌套列表L2= [[1,2,3,4],(5,6,7,8)]，请利用numpy包中的array()函数将其定义为一维数组和二维数据。
vLLM 社区推出了最新一批 DeepSeek 模型增强功能，包括对MLA（多头潜在注意力）的支持和优化的CUTLASS Block FP8 内核。这些改进提高了生成吞吐量和内存效率，使长上下文推理更具可扩展性和成本效益。在这篇文章中，我们将介绍关键亮点和技术基准。
注意，路径中的`programdata`通常大小写敏感，正确的路径应该是`K:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\`。这个错误信息表明在尝试安装TensorFlow时遇到了问题，具体是因为安装器找不到或无法访问指定的安装路径。如果上述步骤都不能解决问题，请提供更多的上下文信息，例如你是如何尝试安装TensorFlow的（使用的命令）、你的操作系统信息、
概述本来主要是对博主在Python数据分析与挖掘实战的上第六章实践过程中所出现问题的总结，看本文的之前最好是看过这本书的第六章。问题一：采用anaconda环境下安装tensorFlow后，pycharm识别不了TensorFlow。情况是这样的，博主在首先安装好tensorFlow后，再安装keras成功后，pycharm识别不了TensorFlow。然后设置python解析器路径，如图：
TensorFlow学习（一）TensorFlow安装TensorFlow基本概念TensorFlow简单例子数学公式TensorFlow安装在centos上面体验，使用的是Anaconda的方式，里面自带了很多默认的学习工具包，不需要在下载，当然没有搞GPU（以前旧版本的python要小心，由于墙的原因，很多在线下载的都用不了，找到下面这个合适的）wget ht...
目录前言一、二、1.2.总结前言一、二、1.2.总结
该文章主要记录本人论文的投稿经历，为其他从事论文发表的教师、硕博生提供流程参考。
AI Agent，或称为人工智能代理，我更愿意称为AI智能体。它是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。AI Agent的设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。本文全面探讨了AI Agent的基本概念、类型、架构和关键技术对比。AI Agent作为人工智能领域的活
学习谷歌开源工具MagentaMagenta介绍下载Python（Centos）1）安装依赖包2）下载python3）解压4）建立一个空文件夹，存放python35）执行配置文件，编译，编译安装6）建立软连接7）测试安装magenta1）升级pip32）下载前置东西3）下载Magenta由于种种原因，放弃Centos，转战ubuntu18下载python1）前置2）下载python3安装magen
搭环境玩球-让AI来打游戏（TensorFlow、ML-Agents）〇、阅读本文阅读本文你能了解到1、配置 ML-Agents 运行官方例程2、CPU？GPU？玄学？一、配置 ML-Agents科学上网的小伙伴可以参考这里，和这里的两个视频。ML-Agents 的 Github 地址在这里。ML-Agents 是一个开源的 Unity 插件，能使游戏成为...
至此，一个基础的面向任务的对话 Agent 的全貌就全部呈现在读者的眼前了。开发效率更高，Thought Agent 依赖 LLM 强大的自然语言理解和生成能力，无需从头构建 NLU。避免了标注大量的数据（在选用的LLM 能力较强的情况下，如 GPT-4），只需标注少量的数据以及合理设计Prompt，即可快速开发出适用于多场景的对话系统。能够大幅降低工程成本和人力投入。泛化能力更强，基于大模型的
指导元Agent迭代地编程新代理，测试它们在任务上的性能，将它们添加到已发现Agent的存档中，并使用这个存档来通知后续迭代中的元Agent。展示了三次运行中的三个示例Agent，所有名称都由元Agent生成。
大模型是被训练出来的，它可以结合本地知识库，也可以调用搜索或在线API来增强自身的能力。这些都不是大模型内部的数据，我们称为外部工具。
之前深入研究本文主题之前，了解智能系统的历史背景和定义是很有意义的。智能的本质一直是一个研究对象，这反映了数百年来哲学探索和科学探索的成果，如下引用所示：丹尼斯·迪德罗（1746年）：“如果他们找到一只能够回答一切的鹦鹉，我会毫不犹豫地认为它是一个有智慧的存在。” 🐦艾伦·图灵（1950年）：“如果一台机器可以与人类对话，而不被察觉成为机器，它就展示出了人类的智能。现在，让我们进入有趣的部分，探
在上一篇博客中，我用Tensorflow的Agent库的DQN模型来对Atari的PONG游戏进行训练，效果很好。这次我打算测试一下回合策略梯度模型，看是否也能取得相同的效果。关于回合策略梯度算法的介绍，可以见我之前的另一篇博客强化学习笔记(5)-回合策略梯度算法_gzroy的博客-CSDN博客在TF-Agent里面，有一个ReinforceAgent，实现了回合策略梯度算法。这个Agent需要构
本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现Double-DQN、Dueling DQN结构原理和Agent实现Policy Gradients算法原理和Agent实现A2C、A3C算法原理和Age...
分享github 工程：https://github.com/IsaWinding/mlagent02.git1.本文介绍要一个战斗中，英雄Ai行为操作用MlAgent来训练操作图中为英雄训练的次数，生成的不同.onnx 文件。训练次数较少的时候，训练的英雄会随机在周围的墙边移动随着训练次数变多，训练的英雄会直接奔向敌方小兵的位置，进行攻击操作。英雄行为脚本：using System.Collec
训练成本低，但效果卓越。DeepSeek V3的参数量为671B，每个token激活 37B，支持上下文长度为128k。训练语料由14.8T高质量且多样化的token组成， 在2048个H800上训练了2.788M H800 GPU小时，耗时57天（2.788*1000000/2048/24=56.78天），用了558万美元。其所用的GPU训练资源仅为Llama 3.1 405B的差不多1/14，
自定义模型存在冗余的情况有时候再tensorflow中不会被建立build，推理的时候也存在问题；方法中未被调用，导致它们的变量未被追踪。模型中定义了冗余的层或分支，但这些层在。解决方式是屏蔽相关的冗余神经网络结构。
使用tensorflow实现ResNetV50V2的网络结构。本次根据第一层的细节手动硬编码，没有任何的优化，只为了更好的理解细节。结果不是很理想，网络结构应该还有瑕疵。后续优化代码解决拟合问题。
还存在第三种方法，如果你模型的作者公布了文档，可以阅读文档，里面会有对模型的介绍说明。比如 tf hub 网站中的 BlazeFace 模型。方法1，在 你配置好的 tf 环境中，运行下述指令，会输出模型相关信息。有时候，工程需要，我们可以使用他人训练好的模型进行推理。或者使用 python脚本输出信息。
# 学习 TensorFlow Lite 和 LSTM 时序模型的系统化路径摘要本学习路径聚焦于 TensorFlow Lite 和 LSTM 时序模型，涵盖知识补全、学习计划、工具推荐及问题解决。通过 5 个阶段的学习，包括 Python 与数据处理、深度学习基础、LSTM 模型实践、TensorFlow Lite 部署以及综合项目实践，辅以丰富的资源和工具推荐，帮助你在 3 - 6 个月内系统
在数字化时代的浪潮中，AI产品经理正成为推动科技与商业融合的重要力量。然而，面对海量的数据，如何从中挖掘出有价值的信息，为AI产品的开发提供有力支持？这已成为AI产品经理必须面对的挑战。今天，我们就来探讨一下数据挖掘在AI产品经理工作中的重要性，以及如何通过掌握数据挖掘方法论，打造卓越的AI产品。
注：因为openui需要跟本地的模型通信，本地模型docker网络通信采用的是host模式，openui也要采用此方式，然后做持久化挂载，使用docker-compose up -d启动即可，默认的端口是8080。模型可视化对话用的最多的就是openweb-ui，参考了大部门的教程都是使用python3.11安装的，用3.11会破坏现有的环境，会冲突，所以就使用了docker-compose的方式
深度剖析模型蒸馏：从原理到 TensorFlow 实战。
动态shape推理性能差。
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