太强了!深度学习的Top10模型!|算法|向量|卷积|神经网络|spider...
metrics=['accuracy'])#训练模型model.fit(x_train,y_train,epochs=10,batch_size=32)#测试模型test_loss,test_acc=model.evaluate(x_test,y_test,verbose=2)print('Testaccuracy:',test_acc)2、卷积神经网络(CNN)模型原理:卷积神经网络(CNN)是一种专门为处理图像数据而设计的神经网络,...
绕开算力限制,如何用单GPU微调 LLM?这是一份「梯度累积」算法教程
其中一种解决方法就是梯度累积,可以通过它来修改前面提到的训练循环。什么是梯度积累?梯度累积是一种在训练期间虚拟增加批大小(batchsize)的方法,当可用的GPU内存不足以容纳所需的批大小时,这非常有用。在梯度累积中,梯度是针对较小的批次计算的,并在多次迭代中累积(通常是求和或平均),而不是在每一批次之...
训练之难,难于上青天?预训练易用、效率超群的李白模型库来了
grad_acc_num_step=global_batch_size/(micro_batch_size*data_parallel_size)展示的结果为Throughout(注:本组numlayers=24,开启amp,1n1gmicro-batchsize=24,其余组micro-batchsize=16)(注:本组numlayers=24,开启amp,1n1gmicro-batchsize=6,其余组micro...
CLUE社区最新神器!PromptCLUE:大规模多任务Prompt预训练中文开源...
truncation=True,padding=True,max_length=768,return_tensors="pt").to(device)ifnotsample:#不进行采样out=model.generate(**encoding,return_dict_in_generate=True,output_scores=False,max_length=128,num_beams=4,length_penalty=0.6)else:#采样(生成...
特殊图像的色彩特征工程:非自然图像的颜色编码
有多种方法可以更改和调整RGB图像的颜色编码(例如,将RGB转换为HSV、LAB或XYZ值;scikit-image提供了许多很棒的例程来执行此操作)-但是本文不是关于此的,而更多的是思考数据试图捕获什么以及如何利用它。数据集为了更好地突出本文的目的,让我们看一下以下三个数据集(每张图像显示该数据集中的100...
递归模型的语言处理入门:双向rnn,编码器和词嵌入
什么是双向RNN?双向RNN是RNN的一种变体,它对于自然语言处理任务特别有用,并且有时可以提高性能(www.e993.com)2024年11月17日。BD-RNN使用两个常规的RNN,其中一个是顺序数据向前移动,另一个是数据向后移动,然后合并它们的表示。此方法不适用于时间序列数据,因为按时间顺序表示的含义更抽象。例如,在预测接下来会发生什么时,最近的事件应该具有...
用飞桨检测谣言,新技能get!
本次实践使用基于循环神经网络（RNN）的谣言检测模型，将文本中的谣言事件向量化，通过循环神经网络的学习训练来挖掘表示文本深层的特征，避免了特征构建的问题，并能发现那些不容易被人发现的特征，从而产生更好的效果。如何基于飞桨实现谣言检测飞桨是以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、...
520礼包 | 情感分析算法从原理到PaddlePaddle实战全解
feed_order=['words','label']pass_num=1word_dict是一个字典序列，是词和label的对应关系，运行下一行可以看到具体内容：word_dict每行是如（’limited’:1726）的对应关系，该行表示单词limited所对应的label是1726。构造训练器训练器需要一个训练程序和一个训练优化函数。main_program=fluid....
51单片机8255驱动C程序
ACC=IO_flags;/*把状态标志字读到ACC便于进行位操作*/do{IO_flagsC=1;/*置PC状态标志位为高--输入*/IO_flags=ACC;PABC_config();/*调用配置子程序,完成对8255的设置*/ACC=IO_flags;}while(IO_flagsC==0);/*判断状态标志位是否为高*/...
大模型训练之难,难于上青天?预训练易用、效率超群的“李白”模型...
grad_acc_num_step=global_batch_size/(micro_batch_size*data_parallel_size)展示的结果为Throughout(注:本组numlayers=24,开启amp,1n1gmicro-batchsize=24,其余组micro-batchsize=16)(注:本组numlayers=24,开启amp,1n1gmicro-batchsize=6,其余组micro...