Estimators 和 DatasetsGoogle 在 2017 年 9 月 12 号的博文 Introduction to TensorFlow Datasets and Estimators 中介绍了新引入的两个新特性 Datasets 和 Estimators：Datasets：创建一个输入管道（input pipelines）来为你的模型读取数据，在这个 pipelines ...

之前跟同学讨论过numpy数组的占用空间大小问题，但是今天给忘了，又重新试验了一下，主要是利用sys模块的getsizeof函数，使用的版本是 Python3.5。记录下来，以备后忘。问题一个空的numpy数组对象占用多大空间。一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。代码import numpy as npimport ...

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平常我们查看 GPU 信息，比如哪个进程在占用 GPU，占用了多少，GPU 利用率怎么样等信息，都是使用 nvidia-smi，但这些信息都是实时的，也就是说你无法查看一定时间段内的变化情况。nvtop（NVIDIA TOP）是一个为 NVIDIA GPU 打造的、类 htop 的任务监视器，和 nvidia-smi 功能类似，但有着比 nvidia-smi 更漂亮的外观，也弥补了 nvidia-

带你速览用于训练T5 等大规模语言模型的 C4 数据集的基本信息。

TensorBoard 是用于可视化 TensorFlow 模型的训练过程的工具（the flow of tensors），在你安装 TensorFlow 的时候就已经安装了 TensorBoard。我在前面的 【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版 和 【Python | TensorBoard】用 PCA 可视化 MNIST 手写数字

数据标注是人工智能背后的女人。—— 我说的初探在 reddit 上看到一个人提了一个问题：What is your favourite (free) labelling tool?，你最喜欢的（免费）标注工具是什么。由于我一直关注标注工具，而且没找到好用、漂亮的标注工具（甚至一度计划自己做一个），也认为这块很重要，所以就点进去看了下。收获不少，帖子楼主提到的 Prodigy，我点进去看了看...

理论上的参数量之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面，略有不足。本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。首先来回顾下 LSTM

废话不多说，上正文。对比Python 3.9 的新特性中，有两个新的字符串方法：str.removeprefix(prefix, /)、str.removesuffix(suffix, /)，前者是去除前缀，后者是去除后缀。ěi~，是不是感觉似曾相识，这不就是 lstrip()、rstrip() 的功能吗？还真不是。来看一个对比：>>> '今天天气不错'.removeprefix