是一个由 Hugging Face 开发的库，旨在简化和优化深度学习模型的训练过程，特别是针对那些需要在不同硬件配置（如CPU、GPU、TPU）上运行的项目。它提供了一个统一的接口来管理这些不同的硬件加速器，并且可以帮助用户轻松地配置他们的训练脚本以适应不同的环境，无需对代码进行大量修改。当你正在使用 PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习开发，并希望你的模型能够在不同的硬件配置

大模型的“越狱”本质是。

开箱即用（Pretrained Models + Easy API）模型种类多、覆盖广社区活跃，维护频繁适合科研和工程落地结合使用。

今天说说最早的神经网络模型：这发生在1940年代。上面即为：这个现在的神经网络基本一样，看起来已经很高级了。不过其最大的局限性应该在于思想上，当时还没有训练的概念，也就是说那些权重、阈值、激活函数都需要提前手算好。比如用以上MP模型，完成一些逻辑运算。注意：以上情况指定不需要激活函数。...

报错原因：大概率是因为：代码有地方数组越界。盲猜是在交叉熵损失函数那里，反正我是在这里。小概率是其他原因。不过，下面的解决办法是通用的。解决办法：先device=“cpu”，运行一遍，可以定位到数组越界的地方，修改代码。保证正确了之后再放在GPU上跑。...

文章目录0.前言1.电影评论数据集0.前言很多人喜欢使用IMDB数据集来做电影评论情感分析示范，但这却是我极其不建议的，因为其一般被很多官方的库都收录，所以有很多接口用于处理这个数据集，这让我们无法体验到真实场景，一旦碰到真正的数据集，我们将手都动不了。于是乎，有了这一篇。1.电影评论数据集...

NLP的发展趋势：规则—>统计—>深度学习。自然语言处理的发展大致经历了4个阶段：1956年以前的萌芽期；1957-1970年的快速发展期；1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。57年快速发展的一个原因是：1956被称之为人工智能的元年，那一年召开了达特茅斯会议，首次正式提出了“人工智能”。1956年8月，在美国汉诺斯小镇（其实就是美国的东北部沿海的一个州下

前言情感分析属于自然语言处理的一部分，其任务是，给定一个文本，判断这个文本所表达的情感是正面的，中立的，还是负面的。这被广泛用于：1. 商品好评度自动检测。2. 微博推特等平台用户发言是开心赞美还是批评抱怨。本次带领大家使用机器学习的方法对情感分析做一次实战。注意：此次侧重于机器学习实战的一个流程，而不会详细讲具体的机器学习算法。对于想要体验一把的新手会比较友好。另外，对于新手，我要提醒的是，体验

右键打开打开系统信息切换为组件栏在3D设置中找到自己的cuda版本，我这里是11.1。打开pytorch下载官网：https://pytorch.org/get-started/locally/。然后选择好各个选项，其中CUDA版本根据自己电脑选择，我这里为11.1。然后我们发现最下面有一行命令。复制这行命令。打开anaconda的命令行。将之前我们从官网上复制下来的那一行命令复制到命令行中，然后

因此，一个简单的对比就是，你在你的模型训练了好几轮，觉得效果不错了之后，停下来，选择几个训练集数据，比如5个，分别在train模式和eval模式下，打印他们输入，中间层以及结尾的结果，这个你自己看着办即可。在train模式下好，eval模式下差，我们可以理解为train模式下，最后一层得到的那一堆向量好，eval得到的那一堆向量差，从而逐步往前推。不管怎么说吧，首先引人注目的就是，我的4个数据，输