Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2
Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2 目录 Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2 一、简单介绍 二、机器学习 1、为什么使用机器学习? 2、机器学习系统的类型,及...
台退将“称赞”于北辰逗笑主持人:我们怎么会训练出这种人啊!
嘲讽称,于北辰这真是“上知天文,下知地理”,他说的是解放军会用GPS,河流有多长是地理吼!他数学也蛮强的,他知道一发有70%命中率,三发是210%命中率,我都不想称他是军人了,我很惭愧,我们军人怎么会训练出这种人啊!以上就是【台退将“称赞”于北辰逗笑主持人】相关内容,更多资讯请关注。...
书生.浦江大模型实战训练营——(二)Wordcount实现+Vscode连接远程服务器Debug
文章目录 一、Wordcount实现二、Vscode连接远程服务器Debug 一、Wordcount实现 1.任务一 请实现一个wordcount函数,统计英文字符串中每个单词出现的次数。返回一个字典,key为单词,value为对应单词出现的次数。 input: """Hello world! This is an example. Word count is fun. Is it fun to c...
训练现场中国游泳队身上全是火罐印 网友:东方神秘力量现世!
中国游泳队身上全是火罐印【中国游泳队身上全是火罐印】7月24日,中国游泳队在巴黎拉德芳斯体育馆进行赛前场地适应训练。多位运动员背后拔火罐的印记还没消退。张雨霏、谭海洋、王顺三位运功动员背后能够清晰可见火罐的印记。拔火罐,是中国传统的养生方式之一,通过经过火焰烧过的罐子来排出体内的寒气,缓解身体的瘀堵。随着越来越多的中国文化的传播,很多外国人来到中国之后也会体验一把拔火罐的舒爽。而游泳运动员们时常在水里...
中国游泳队现身训练身上全是火罐印 “东方神秘力量再现巴黎奥运场!!”
过先进的医疗手段来解决。然而,中国游泳队的选择恰恰体现了对传统文化的信任与尊重。火罐疗法作为一种古老的中医技术,已有数千年的历史。它不仅能缓解肌肉疲劳,促进血液循环,还能调节身体的整体平衡。对于高强度训练的运动员来说,这无疑是一种极为有效的恢复方式。7月24日,法国巴黎。中国游泳队现身拉德芳斯体育馆,进行赛前的场地适应训练,张雨霏 、汪顺 、覃海洋等队员状态良好,身上的“火罐印”还未消退。网友:东方神...
南航8月底将迎首架C919!首批机长已完成转机型训练
月25日消息,8月底,南航计划迎来第一架C919飞机。为确保国产大飞机顺利运营,南航各部门积极响应,提前部署,高质量做好各项准备工作。据悉,7月10日,南航首批8名机长在中国商飞顺利完成C919转机型训练,这也是中南地区首批改装C919的学员。在为期38天的改装训练中,他们完成了理论课程86小时,PIT飞行员训练课程108小时,共计196小时的训练;同时,他们的飞行性能考核、系统理论考核、PIT考试通...
pytorch LLM训练过程中的精度调试实践
pytorch LLM训练过程中的精度调试实践 1.查看权值的最大,最小值2.检测训练过程中的异常值A.通过hook module,检测异常值B.拦截算子,检测异常值,打印调用栈,保存输入参数,方便复现C.拦截算子,同时执行cpu计算,对比误差,找到第一个精度异常的算子D.以上的代码 3.根据上面dump的数据,准备最小复现环境 本文记录了,在某加速卡上进行LLM训练,精度问题的定位过程 1.查看权...
活动招募|山海训练营蓄势待发
7月11日,由报业集团主办的山海训练营将在广州市花都区炭步镇塱头古村正式开营。以“回到小镇”为主题,电影工作坊、学术沙龙、剧本围读会、驻地创作、古村巡游等十余场活动将在塱头古村、春阳台艺文中心、和春住精品民宿区陆续举行。入围2024“向山海走去”青年导演创作扶持计划(简称山海计划)的20强导演将齐聚广州郊外,获得冯思慕、康春雷、吕甍、杨城、杨平道、张崇等六位业内资深导师的专业指导。岭南乡土的物理和文化...
【自然语言处理】预训练语言模型实现与应用
预训练语言模型实现与应用 1 任务目标 1.1 案例简介 2018年,Google提出了预训练语言模型BERT,该模型在各种NLP任务上都取得了很好的效果。与此同时,它的使用十分方便,可以快速地对于各种NLP任务进行适配。因此,BERT已经被广泛地使用到了各种NLP任务当中。在本案例中,我们会亲手将BERT适配到长文本关系抽取任务DocRED上,从中了解BERT的基本原理和技术细节。关系抽取是自...
深度学习训练基于Pod和RDMA
目录 编辑 引言 RDMA技术概述 InfiniBand iWARP RoCE Pod和容器化环境 深度学习训练与RDMA结合 MPI和RDMA 深度学习框架与RDMA 实战:基于Pod和RDMA的深度学习训练 环境准备 步骤 YAML 性能和优势 结论 引言 随着深度学习在人工智能领域的快速发展,其在计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶等多个领域都展现了强大的能力。然而,单个GPU的计算能力和内存...