【Pytorch深度学习开发实践学习】Pytorch实现LeNet神经网络(3)predict.py

import torchimport torchvision.transforms as transformsfrom PIL import Image from model import LeNet def main(): transform = transforms.Compose( [transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), t...

构建安全的REST API:OAuth2和JWT实践

的签名或声明不匹配,这个方法将抛出一个JWTVerificationException异常。 通过这样的方式,JWT提供了一个非常灵活且安全的方法来在不同服务之间传递信息。 OAuth2与JWT结合的实践 现在咱们已经分别了解了OAuth2和JWT,接下来小黑要介绍的是,这两个技术如何结合起来,为REST API提供更加强大和安全的认证和授权机制。 结合OAuth2和JWT的好处 OAuth2提供了一...

【Linux实践室】Linux初体验

🌈个人主页:聆风吟 🔥系列专栏:Linux实践室、网络奇遇记 🔖少年有梦不应止于心动,更要付诸行动。 文章目录 一. ⛳️任务描述二. ⛳️相关知识2.1 🔔Linux 目录结构介绍2.2 🔔Linux 用户介绍2.3 🔔Linux 常用命令介绍2.3.1 👻pwd命令2.3.2 👻cd命令2.3.3 👻ls命令 三. ⛳️编程要求四. ⛳️编程解答📝全文总结 一. ⛳️任务描述 欢迎进行 Linu...

大语言模型LLM微调技术深度解析:Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用(LLM系列08)

文章目录 大语言模型LLM微调技术深度解析:Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用(LLM系列08)Fine-tuningAdapter-TuningPrompt Tuning策略对比与应用场景 大语言模型LLM微调技术深度解析:Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应...

【知识整理】Git 使用实践问题整理

问题1、fatal: refusing to merge unrelated histories 一、Git 的报错 fatal: refusing to merge unrelated histories 新建了一个仓库之后,把本地仓库进行关联提交、拉取的时候,出现了如下错误: fatal: 'master' does not appear to be a git repositoryfatal...

【云原生】Spring Cloud Gateway的底层原理与实践方法探究

(Gateway Router) 过滤器(Filters) 负载均衡器(Load Balancer) Spring Cloud Gateway的底层原理 Reactor模式 网络I/O模型 动态路由 实践方法:使用Spring Cloud Gateway构建API网关 创建Spring Cloud Gateway项目的步骤和依赖配置: 实现基本的路由配置和请求转发: 应用过滤器实现请求鉴权和日志记录:...

Java 学习和实践笔记(20):static的含义和使用

static的本义是静止的。在计算机里就表示静态变量。 在Java中,从内存分析图上可以看到,它与类、常量池放在一个区里: 从图可以看到,普通的方法和对象属性,都在heep里,而static则在方法区里。 static声明的属性或方法:静态变量,又叫类变量)、静态方法(又叫类方法)s 静态变量/静态方法生命周期和类的生命周期相同,在整个程序执行期间都有效。 它有如下特点: 1) 为该类的公用变量,属于...

【Pytorch深度学习开发实践学习】【AlexNet】经典算法复现-Pytorch实现AlexNet神经网络(1)model.py

算法简介 AlexNet是人工智能深度学习在CV领域的开山之作,是最先把深度卷积神经网络应用于图像分类领域的研究成果,对后面的诸多研究起到了巨大的引领作用,因此有必要学习这个算法并能够实现它。 主要的创新点在于: 首次使用GPU进行神经网络加速训练使用使用了非饱和的激活函数ReLU,而不是传统的sigmoid和tanh使用了数据增强手段抑制过拟合提出了Dropout随机失活抑制过拟合提出了LRN局部...

【Pytorch深度学习开发实践学习】【AlexNet】经典算法复现-Pytorch实现AlexNet神经网络(2)train.py

train.py的全部代码如下: import osimport sysimport json import torchimport torch.nn as nnfrom torchvision import transforms, datasets, utilsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport torch....

大语言模型构建的主要四个阶段(各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验)

       大语言模型构建通常包含以下四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习,简要介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。 预训练        需要利用包含数千亿甚至数万亿 单词的训练数据,并借助由数千块高性能 GPU 和高速网络组成的超级计算机,花费数十天完成深 度神经网络参数的训练。这一阶段的核心难点在于如何构建训练数据以及如何高效地进行分布式 训练。 有监督微调阶段   ...
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