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【动手学习深度学习】4 多层感知机(MLP)

多层感知机通过引入激活函数与隐藏层,使机器的学习能力逐渐加深

#深度学习#学习#人工智能
【动手学习深度学习】3线性神经网络

对线性回归与softmax回归做了一定总结与归纳

#深度学习#pytorch#线性回归
【动手学深度学习】 2预备知识

第二章的知识涉及数据操作、数据预处理、线性代数、微分、求导、随机过程。其中数据预处理比较重要,单独写一篇。知识点中要明确一个名词——张量,其他的是复习一些数学上的知识以及学习其代码实现的过程。

#深度学习#python#pytorch
【代码调试】We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file问题解决

发现不通过科学上网网页是打不开的,于是打开科学上网再次运行代码,结果出现了新的报错——HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443.分析这个错误是科学上网配置引起的,不好解决,放弃这个思路。3、之后点击files and versions下载所需模型(图中红圈部分,弄不清楚要什么就全下载),在搜索框搜索所需模型(我需要facebook/wa

#深度学习#经验分享#pytorch
【动手学习深度学习】数据预处理知识补充——Pandas库

Pandas 库是最常见的工具,提供了能够便捷地完成选取、重塑、切片、聚合等复杂精细的操作,对于深度学习来说,得到数据后要先进行数据预处理(数据清洗或做一些数据分析等),认识数据。文中总结了一些我见过、用过的函数。

#pandas
No module named ‘keras.layers.recurrent‘/ ‘tensorflow.keras.optimizers‘

2、第二个提示没有改模块但给出了包所在路径,点击路径查看原.py文件,在其中可以发现导入adam类的方法。问题描述:已安装tensorflow,导入其他模块不报错,导入红框内的模块报错。1、网上搜索到可以在tensorflow后加一个python,尝试解决了第一个。

#keras#tensorflow#人工智能
AST: Audio Spectrogram Transformer运用

AST是面向音频的transform算法,源于ViT,模型的输入并不直接是音频而是频谱图。下图是AST的模型结构图。从图中可以看出,AST运用了transform的encoder部分,运用了位置编码,详细内容不在本篇解释,本篇主要学会应用。

#transformer#深度学习#人工智能
windows git+vscode+gitlab 上传代码

在官网下载,安装时在下图这步如图中这样选择,其余步骤默认就好。

#git#vscode#gitlab
【代码调试】We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file问题解决

发现不通过科学上网网页是打不开的,于是打开科学上网再次运行代码,结果出现了新的报错——HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443.分析这个错误是科学上网配置引起的,不好解决,放弃这个思路。3、之后点击files and versions下载所需模型(图中红圈部分,弄不清楚要什么就全下载),在搜索框搜索所需模型(我需要facebook/wa

#深度学习#经验分享#pytorch
到底了