Questionnaire Further Research Questionnaire Why do we first resize to a large size on the CPU, and then to a smaller size on the GPU? If you are not familiar with regular ex...

Creating the DataLoaders Creating the DataLoaders When showing the data, we would rather see movie titles than their IDs. The table u.item contains the correspondence of IDs t...

4.4 自定义层 4.4.1 不含模型参数的自定义层 4.4.2 含模型参数的自定义层 小结 4.4 自定义层 深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用Module 来自定义层，从而可以被重复调用...

序列模型和LSTM网络(长短记忆网络) Pytorch中的LSTM 例子:用LSTM来进行词性标注 练习:使用字符级特征来增强LSTM词性标注器 序列模型和LSTM网络(长短记忆网络) 译者：ETCartman 校对者：FontTian 之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态. 然而有时 这并不...

使用 Xinference 接入本地模型 安装 Xinference 1. 服务器 Docker 部署 直接部署 2. 个人设备 创建并部署模型（以 Qwen-14B 模型为例） 1. WebUI 方式启动模型 2. 命令行方式启动模型 将本地模型接入 One API 将本地模型接入 FastGPT 使用 Xinference 接入...

可选: 数据并行处理 导入和参数 虚拟数据集 简单模型 创建一个模型和数据并行 运行模型 结果 2个GPU 3个GPU 8个GPU 总结 可选: 数据并行处理 作者 : Sung Kim Jenny Kang 译者: bat67 校对者: FontTian 片刻 在这个教程里，我们将学习如何使用数据并行(...

可选: 数据并行处理 导入和参数 虚拟数据集 简单模型 创建一个模型和数据并行 运行模型 结果 2个GPU 3个GPU 8个GPU 总结 可选: 数据并行处理 作者 : Sung Kim Jenny Kang 译者: bat67 校验者: FontTian 片刻 在这个教程里，我们将学习如何使用数据并行(Da...

Loss Loss We’ve already seen how to define “negative log likelihood”: In [ ]: def nll ( input , target ): return - input [ range ( target . shape [ 0 ]), target ]. mea...

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CAM and Hooks CAM and Hooks The class activation map (CAM) was introduced by Bolei Zhou et al. in “Learning Deep Features for Discriminative Localization” . It uses the output ...