MultiMarginLoss多分类合页损失函数

L1Loss平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，losslossloss计算如下:loss=1N∑n=1Nlnloss=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} l_{n}loss=N1​∑n=1N​ln​其中，ln=∣xn−yn∣l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|ln​=∣xn​−

onnxOpen Neural Network Exchange (ONNX）是微软和Facebook携手开发的开放式神经网络交换工具。为人工智能模型(包括深度学习和传统ML)提供了一种开源格式。它定义了一个可扩展的计算图模型，以及内置运算符和标准数据类型。目前主要关注推断所需的功能。ONNX之于机器学习模型就像JPEG之于图像或MPEG之于视频。你可以使用pytorch，tensorflow或者

摘自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂在经典的机器学习问题中，我们往往假设训练集和测试集分布一致，在训练集上训练模型，在测试集上测试。然而在实际问题中，测试场景往往非可控，测试集和训练集分布有很大差异，这时候就会出现所谓过拟合问题：模型在测试集上效果不理想当训练集和测试集分布不一致的情况下，通过在训练数据上按经验误差最小准则训练的模型在测

FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。作者：泓宇链接：https://www.zhihu.com/questi

L1Loss平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，losslossloss计算如下:loss=1N∑n=1Nlnloss=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} l_{n}loss=N1​∑n=1N​ln​其中，ln=∣xn−yn∣l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|ln​=∣xn​−

L1Loss平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，losslossloss计算如下:loss=1N∑n=1Nlnloss=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} l_{n}loss=N1​∑n=1N​ln​其中，ln=∣xn−yn∣l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|ln​=∣xn​−

参考问题：cuda - Using GPU from a docker container? - Stack Overflow目录指定显卡硬件名nvidia-dockerDocker 19.03指定显卡硬件名最初的容器中使用显卡，需要指定硬件名。经历了两种方式1. 使用lxc驱动程序运行docker守护进程，以便能够修改配置并让容器访问显卡设备（非常麻烦，参考链接中最久远的回答）2. Docker

转自：本文链接：docker拉取的pytorch-gpu版找不到cuda和cudnn的位置，为何？_ljp1919的专栏-CSDN博客问题描述pytorch 镜像位置：https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags拉取镜像：docker pull pytorch/pytorch:1.5-cuda10.1-cudnn7-runtime查看本地现有镜像清单：

转自博客。仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除$表明是非root用户登录，#表示是root用户登录，它们是终端shell的命令提示符。而/是根节点， ~是 home如果以root账号登陆，~ 是 /root/ ， /是 /如果以name 登陆，~ 是 /home/name/ ， /是 /cd命令介绍：例如当前在/mnt/mnt/usb/usb1目录下cd /到 /cd ......到 /mnt/