MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本卷积神经网络由具有可学习的权重和偏置常量的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质编码入网络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了大量参数。具有三维体积的神经元(3D volumes of neurons)卷积神经网络利用输入是图片的特点，把神经元

cannot import name 'load_offloaded_weights' from 'accelerate.utils'

数据集：LDA 用于将文档中的文本分类为特定主题。 它构建每个文档模型的主题和每个主题模型的单词，建模为 Dirichlet 分布。每个文档被建模为主题的多项分布，每个主题被建模为单词的多项分布。LDA 假设我们输入的每一块文本都将包含某种相关的单词。 因此，选择正确的数据语料库至关重要。它还假设文档是从混合主题中产生的。 然后这些主题根据它们的概率分布生成单词。code：from sklearn

train是训练集，val是训练过程中的测试集，是为了让你在边训练边看到训练的结果，及时判断学习状态。test就是训练模型结束后，用于评价模型结果的测试集。只有train就可以训练，val不是必须的，比例也可以设置很小。制作图书馆数据集代码如下：### Data Format for Semantic SegmentationThe raw data will be processed by ge

1、模型转换工具，用来将caffe/tensorflow模型转到不同AI芯片规定格式的模型，以达到在AI芯片加速推理的目的。转换后模型的性能取决于原模型本身和参考图片（需要量化时），转换工具无法保证转换后模型性能，需要进一步进行性能评估，来决定该模型是否可以正常使用。2、推理工具，用来在不同AI芯片对模型进行推理，并将推理结果保存，后面可以使用推理结果进行性能评估。3、不同模型量化时采用不同的参考

nvcc是cuda编译器，需要下载cudatoolkit。

2.利用mindshow网站生成PPT。1.先通过chatgpt得到文案。导入我们刚刚生成的内容。

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计算机视觉经常会用到voc数据集以如下数据集为例http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/semantic_contours/benchmark.tgzAnnotations 包含着xml文件，就是利用roLabelImg进行标注JPEGImages 里面就是原始的图片train.txt和val.txt中列出

train是训练集，val是训练过程中的测试集，是为了让你在边训练边看到训练的结果，及时判断学习状态。test就是训练模型结束后，用于评价模型结果的测试集。只有train就可以训练，val不是必须的，比例也可以设置很小。制作图书馆数据集代码如下：### Data Format for Semantic SegmentationThe raw data will be processed by ge