代码训练LeetCode(17)存在重复元素
代码训练(17)LeetCode之存在重复元素 Author: Once Day Date: 2024年5月7日 漫漫长路，才刚刚开始… 全系列文章可参考专栏: 十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客 参考文章: 219. 存在重复元素 II - 力扣（LeetCode）力扣 (LeetCode) 全球极客挚爱的技术成长平台 文章目录 代码训练(17)LeetCode之存在重复元素1. ...
LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
0260648727417 峰值GPU内存使用量大约为29GB，这一数值与我们估算的用于加载bfloat31格式模型参数所需的16GB内存大致相符。通过量化技术优化推理内存使用，尽管bfloat16是训练大型语言模型（LLM）时常用的数值精度，但研究人员已经发现，将模型权重量化为更低精度的数据类型，例如8位整数（int8）或4位整数，可以在最小化推理任务精度损失的同时显著减少内存使用量。这种方法特别适...
代码随想录算法训练营第二十九天 | 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串
39. 组合总和 解题思路 这里和组合不同的是元素可以重复选取，其实也就是注意startindex的位置就可以，深度控制是由k的值来进行的 剪枝操作 剪枝一般都是在for循环上做操作，因为多了一些分支 而这题，我们只需要将数组排序后，例如235，和为4，当2+3已经大于4了，就没必要去遍历5了，因此在for循环中多加个判断条件即可 class Solution {private:vector<i...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
'))model.add(Dense(units=10,kernel_initializer='normal',activation='softmax'))model.summary() 3.模型训练 3.1 调用model.compile()函数对训练模型进行设置 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', m...
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十一）—— 梯度集中，提高训练效果
目录 简介 设置 准备数据 使用数据增强 定义模型 实现梯度集中化 训练工具 不使用 GC 训练模型 使用 GC 训练模型 性能比较 本文目标：实施梯度集中化，提高 DNN 的训练性能。 简介 本示例实现了 Yong 等人提出的深度神经网络新优化技术 "梯度集中化"（Gradient Centralization），并在 Laurence Moroney 的 "马或人 "数据集（Horses or H...
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 目录 系列篇章💥前言一、数据准备1、通用文本数据2、专业文本数据 二、数据质量过滤1、基于启发式规则2、基于分...
【图像超分】论文复现：Pytorch实现RDN！保姆级复现教程！实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM！代码注释详尽！易读易复用！可用于训练自己的数据集！附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件！
超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点： 详解RDN的网络结构、训练流程、测试流程、画图流程，代码注释详细，...
【深度学习实战（25）】搭建训练框架之ModelEMA
oating_point: v *= d v += (1 - d) * msd[k].detach() 三、ModelEMA完整实现 #----------------------## 判断是否并行训练模式#----------------------#def is_parallel(model): # Returns True if model is of type DP or DDP ret...