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Colab实用教程(免费的深度学习GPU环境)

一、Colab是什么?Google Colab 是一个免费的云服务并支持免费的 GPU,可以:提高你的 Python 语言的编码技能。使用 Keras、TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等流行库开发深度学习应用程序。Colab 与其它免费的云服务最重要的区别在于:Colab 提供完全免费的 GPU,对学生党进行AI学习提供便利。Colab 是Google的且服务器在国外如果不

Pytorch分布式训练框架Accelerate的main_process_ip参数是什么

Accelerate是一个高级的 PyTorch 分布式训练框架,它通过使用 PyTorch 的。在使用 Accelerate 进行分布式训练时,需要指定主进程的 IP 地址,以便其他进程可以连接到主进程并进行通信。注意,这个示例中还使用了其他 Accelerate 的功能,例如。模块来实现分布式训练,并提供了许多额外的功能,例如混合精度训练和自动调整学习率。参数在 Accelerate 中用于指

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#pytorch#分布式#tcp/ip
win10安装tensorflow-gpu-1.15

因课程要求,需要安装tensorflow1.15。我是使用conda来管理不同环境的。

#tensorflow#python#深度学习
深度学习-生成模型:AutoEncoder模型(Encoder-Decoder框架==Embedding+Generator)【Variational AutoEncoder已被GAN取代】

人工智能-机器学习-深度学习-损失函数优化方法:梯度下降算法的进化参考资料:一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam

#人工智能#机器学习#深度学习
数学分析(六)-微分中值定理及其应用3-泰勒公式1-1:(带佩亚诺型余项的)泰勒公式【若f在x₀有n阶导,则f(x)=f(x₀)+..+[f⁽ⁿ⁾(x₀)/n!](x-x₀)ⁿ+o((x-x₀)ⁿ)】

利用上述麦克劳林公式,可间接求得其他一些函数的麦克劳林公式或泰勒公式,还可用来求某种类型的极限.它也称为 (带有佩亚诺余项的) 麦克劳林 (Maclaurin) 公式.解 本题可用洛必达法则求解 (较繁琐), 在这里应用泰勒公式求解.根据定理 6.9 注 2 , 知道上式即为所求的麦克劳林公式.型余项. 所以 (4) 式又称为带有佩亚诺型余项的泰勒公式.注 2 满足 (5) 式要求 (即带有佩亚诺

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RL(强化学习)-训练开源库01:VeRL

(Volcano Engine Reinforcement Learning)是字节跳动 Seed 团队开源的强化学习训练框架,专为大规模语言模型(LLM)的后训练设计,特别适用于强化学习与人类反馈(RLHF)任务。该框架采用了混合控制器(HybridFlow)编程模型,旨在提供灵活、高效且适用于生产环境的训练能力。

#人工智能
CMake9-自动单元测试1:ctest【测试先行,测试驱动开发】

【代码】CMake-8-自动单元测试1:ctest【测试先行,测试驱动开发】

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数学分析(六)-微分中值定理及其应用2-柯西中值定理2:几何意义2【两人定时跑,当甲乙跑的时间相同,其平均速度不同,某一时刻甲乙的瞬时速度之比=平均速度之比】

柯西对拉格朗日说:“兄弟,你说的情况太特殊了,两个人跑同样的时间,平均速度相同,他们在某一点的速度一定相同。当甲乙跑的时间相同,其平均速度不同,柯西证明了存在某一时刻甲乙的瞬时速度之比=平均速度之比。这就是柯西中值定理。在往返跑过程中,可以认为其从A点开始跑,最终回到A点,那么根据常识,这途中必有一点的速度为0。这就是罗尔中值定理。拉格朗日对罗尔说:“兄弟,你说的情况太特殊了,不用做往返跑,某一点

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Ubuntu 操作系统更换国内源

【代码】Ubuntu 操作系统更换国内源。

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#ubuntu#linux#运维
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