
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
文章目录一、nvidia-smi 命令介绍二、nvidia-smi 命令详解1. 显示GPU当前的状态2. 隔几秒刷新一下显存状态:nvidia-smi -l 秒数参考链接一、nvidia-smi 命令介绍nvidia-sim 简称 NVSMI,提供监控 GPU 使用情况和更改 GPU 状态的功能,是一个跨平台工具,支持所有标准的 NVIDIA 驱动程序支持的 Linux 和 WindowsSer
本文解释了决策树模型中用到的信息增益的概念
文章目录含义解释参考链接含义解释Epoch(时期):当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次>epoch。(也就是说,所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播 和一次反向传播 )再通俗一点,一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而,当一个Epoch的样本(也就是所有的训练样本)数量可能太过庞大(对于计算机而言),就需要把它分成多个小块,也就是就是分
文章目录一、图片是怎么存储的?二、RGB 色彩空间参考链接一、图片是怎么存储的?图片可以看作是 三层 二维数组 的叠加,每一层二维数组都是一个通道。单通道的图像是灰色的,每个像素pixel只有一个value,数字越高,颜色越白,也就越亮。在一个定义好的色彩空间里,这三层的 value 分别代表着这个点在三个通道的数值,计算机根据这些数值来确定这一个像素点的颜色。每个不同的色彩空间都有着自己的调色盘
几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题,以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标,需要构造出一个目标函数来,然后让该函数取极大值或极小值(也就是优化),从而得到机器学习算法的模型参数。如何构造出一个合理的目标函数,是建立机器学习算法的关键,一旦目标函数确定,接下来就是求解最优化问题,这在数学上一般有现成的方案。
文章目录一、FedAvg 简介二、联邦训练过程参考链接一、FedAvg 简介FedAvg是一种分布式框架,允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型,中心服务器负责 加权聚合本地模型 从而得到全局模型,经过多轮迭代后最终得到一个趋近于集中式机器学习结果的模型,有效地降低了传统机器学习源数据聚合带来的许多隐私风险。二、联
文章目录一、pth 文件中保存的是什么二、使用 torch.save()/torch.load() 保存/恢复模型1. torch.save() 保存模型2. torch.load() 恢复模型参考链接一、pth 文件中保存的是什么import torchstate_dict = torch.load("resnet18.pth")print(type(state_dict))----------
机器学习SOTA模型大集合SOTA模型参考链接SOTA模型SOTA,全称「state-of-the-art」,用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型。例如在图像分类任务上,某个模型在常用的数据集(如 ImageNet)上取得了当前最优的性能表现,我们就可以说这个模型达到了 SOTA。如果你是一位机器学习研究者,需要持续了解最前沿研究进展;或者你希望将最前沿的机器学习研究应用于自己从事的
本文解释了决策树模型中用到的信息增益的概念
Anaconda、python3.8环境下安装Theano可以安装theano的python版本创建虚拟环境+安装theano参考链接可以安装theano的python版本theano兼容的python版本:- theano -> python[version='>=2.7,<2.8.0a0|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.8,<3.9.0a0|&g







