torch.randn

使用GaLore在本地GPU进行高效的LLM调优

训练大型语言模型(llm)，即使是那些“只有”70亿个参数的模型，也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距，出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法，可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。GaLore是一种新的方法，它不是通过直接减少参数...

深度学习8. 池化的概念 池化运作是什么意思

一、一些基本概念1.什么是池化池化(Pooling)用来降低卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）中的特征图（FeatureMap）的维度。在卷积神经网络中，池化操作通常紧跟在卷积操作之后，用于降低特征图的空间大小。...

PyTorch常用代码段合集 pytorch 简单例子

作者丨JackStark@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/104019160...

一文读懂YOLO11(原理介绍+代码详见+结构框图)

本文主要内容:YOLO11全新发布（原理介绍+代码详见+结构框图）|YOLO11如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）1.YOLO11介绍UltralyticsYOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活...

人工智能pytorch中常用的张量tensor操作的总结

专栏限时推广...

Pytorch Tensor(张量)搬运到GPU显存的方法有哪些?

在PyTorch中，将张量搬运到GPU显存的方法主要有以下几种。使用GPU可以显著加速计算，尤其是在深度学习训练和推理过程中。以下是几种常用的方法：1.使用.to()方法...

深度学习 -- 直面配分函数 深度学习 -- 直面配分函数公式

在深度学习中，对数似然梯度是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数。它通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，来更新模型参数，以使损失函数最小化。对数似然梯度的计算可以通过反向传播算法来实现。反向传播算法是一种计算梯度的方法，它利用链式法则将梯度从输出层向输入层传播。具体来说，对于每个参数，反向传播算...

Day254:Pytorch之permute函数 permutation函数python

1permute(dims)将tensor的维度换位。>>>x=torch.randn(2,3,5)>>>x.size()torch.Size([2,3,5])>>>x.permute(2,0,1).size(...

PyTorch:基础知识 pytorch入门到进阶

如果您对机器学习感兴趣或正在阅读本文，那么您很有可能以前听说过PyTorch。在机器学习开发人员中，这是一个非常著名的框架，由于很好的原因，我们将在本文中进行讨论。另外，如果您只是从神经网络开始并且具有基础知识，那么这是一个完美的初学者工具。好吧，让我们进入PyTorch的精髓吧？PyTorch...

你的第一个神经网络模型 第一次神经网络研究,专家们的新思路

对于刚开始学NLP的朋友，试着做个简单的神经网络模型是个挺好的起点。下面，我用PyTorch库举个例子，说明怎么建个简单的神经网络来做文本分类。这个例子用的文本数据集比较简单，而且假设文本特征已经预处理好了。首先，你得安装PyTorch。去PyTorch的官网（https://pytorch.org...