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[实验日志] VS Code 连接服务器上的 Python 解释器远程调试 (含 Pytorch 分布式 torch.distributed.launch 的调试.json配置)

PyCharm的缺点是:不能实时同步、操作繁琐,需要维护两份代码。而VS Code是通过SSH(Secure Shell)的方式连接到远程服务器,换句话说,VS Code在远程开发过程中扮演的角色更像是一款终端模拟工具,它不需要繁琐的上传和下载步骤,实时性更好,只需要在Windows上保存一下,就会瞬间同步到远程服务器。

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#服务器#python#运维 +4
RNN (循环神经网络 - 从mlp到rnn - 困惑度 - 梯度剪裁) + 代码实现 —— 笔记3.4《动手学深度学习》

我们在本节中会训练一个基于循环神经网络的字符级语言模型,根据用户提供的文本的前缀生成后续文本。一个简单的循环神经网络语言模型包括输入编码、循环神经网络模型和输出生成。循环神经网络模型在训练以前需要初始化状态,不过随机抽样和顺序划分使用初始化方法不同。当使用顺序划分时,我们需要分离梯度以减少计算量。在进行任何预测之前,模型通过预热期进行自我更新(例如,获得比初始值更好的隐状态)。梯度裁剪可以防止梯度

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#rnn#人工智能#深度学习 +2
[已解决] GPU常见报错-CUDA11.4-AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled-动手学深度学习

本文还能解决:torch.cuda.is_available() 输出为False;这两个问题,包括标题里的Torch not compiled with CUDA enabled,实际上是同一个问题:环境中Torch的版本和cuda版本不匹配torch.cuda.device_count()输出为 0;

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#pytorch#人工智能#深度学习
Bi-RNN (双向循环神经网络 - 基于深层RNN - 擅长抽取特征 - 不适合预测未来) + 代码实现 —— 笔记3.8《动手学深度学习》

双向循环神经网络通过反向更新的隐藏层来利用方向时间信息;通常用来对序列抽取特征、填空,而不是预测未来。

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#rnn#深度学习#lstm +4
《动手学深度学习》笔记1.11——实战Kaggle比赛:预测房价+详细代码讲解

李沐老师:看K-折交叉验证的结果图,train和valid重合得比较好,说明没有over fitting;同学们要做的就是不断地去调第一行的几个超参数,看平均验证log rmse(核心指标),损失越小越好;调个10-20多次,取最好的一组超参数

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#深度学习#人工智能#pytorch +1
ResNet 残差网络 (乘法→加法的思想 - 残差连接是所有前沿模型的标配) + 代码实现 ——笔记2.16《动手学深度学习》

ResNet经过多年改进,有了超多版本,一般使用预训练的resnet50就够啦现在所有新的网络,不管是Bert还是Transformer,Residual connection(残差连接)算是标配了,得到了广泛应用Residual connection 在一定程度上体现了“乘法变加法”的思想比如Transformer在多头注意力机制之后,会将输入与注意力层的输出相加

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#深度学习#神经网络#人工智能 +1
[已解决] Cursor 里 Sync Changes 推送代码到 GitHub 认证失败:Token 过期后 Cursor 不弹输入框

当 Cursor 因旧 token 过期而不再弹出认证窗口,出现报错Failed to authenticate to git remote时,可用 git credential approve 直接写入新 token,绕过 IDE 的认证流程,适用于 Cursor、VS Code 等基于 Git 的编辑器

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#github
[ 已解决 ] Cursor / VS Code 打开插件时的 Error loading webview 问题

文章摘要:该问题主要由于WebviewServiceWorker缓存或后台进程异常导致,常见于Cursor/VSCode等编辑器插件。解决方案包括:1)彻底关闭Cursor及相关进程(Windows使用taskkill命令,macOS/Linux使用killall);2)关闭可能冲突的VSCode进程;3)重新启动软件并稍等片刻再操作插件。类似问题在VSCode、Cursor和Cline等平台均有

#ide
[已解决] Win 上解决 Codex Reconnecting 的问题 - 不折腾 WSL

在不折腾 WSL、想使用 Codex GUI界面,解决 Win 上 Codex (vscode插件启动) Reconnecting 网络问题,本人亲测最短的成功路径是: VS Code 显式走 C 的网络端口 → 重启 VS Code → 成功登录 Codex

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#vscode#网络#ide
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