关于MediaEval数据集的Dataset构建（Text部分-使用PLM BERT）
ert/', return_dict=True) bert = bert.to(device) # 用于存储每个推文的Embedding store_dir ="Embed_Post/" # 创建训练数据集的Embedding表示 df_train = pd.read_csv(f'{root_dir}{train_csv_name}') df_train = df_train.dropna().rese...
Tensorflow 手写数据集
认识数据 手写数据集 Kaggle 数据分析 cv 一般不用数据处理 模型搭建 用 Kaggle 的内核 code - new notebook 深度学习模型 pytorch import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np import pandas as pd from torch.nn import Module, Linear, Conv2d...
【机器学习】FashionMNIST数据集简介及下载方法(自动下载)
【机器学习】FashionMNIST数据集简介及下载方法(自动下载) 🌵文章目录🌵 📚一、FashionMNIST数据集简介🤔二、为什么选择FashionMNIST？💻三、利用PyTorch自动下载FashionMNIST数据集💡四、一些建议和资源❤️五、感谢与期待 大家好！今天我们要一起探讨的是一个在机器学习领域非常受欢迎的数据集——FashionMNIST。那么，让我们开始吧！🚀 📚一、Fas...
GEE数据集——GLC_FCS30D - 全球 30 米土地覆被变化数据集（1985-2022 年）
GLC_FCS30D - 全球 30 米土地覆被变化数据集（1985-2022 年） 注 本数据集是正在提交的论文的一部分，因此没有引用和 DOI 信息。请在使用本数据集时注意这一点。 GLC_FCS30D 数据集是全球土地覆被监测领域的一项开创性进展，它以 30 米的分辨率全面揭示了从 1985 年到 2022 年期间的土地覆被动态。GLC_FCS30D 采用连续变化探测方法开发，利用了谷歌地球引擎平...
GEE数据集——全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30)
全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30) 全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30) 为了解 1985 年至 2020 年全球不断变化的不透水表面景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展、人为碳排放评估和全球生态环境建模等领域具有深远的科学意义和实际应用价值。GISD30 是通过一种创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱泛化和自动样本提取策略的优势。该数据集利用谷歌...
pytorch自定义数据集分类resnet18
nimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义数据集的根目录和预处理的转换data_dir = '../data' # 数据集的根目录 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, ...
大语言模型LLM分布式训练：大规模数据集上的并行技术全景探索（LLM系列03）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：大规模数据集上的并行技术全景探索（LLM系列03）1. 引言1.1 大语言模型（LLM）的重要性及其规模化挑战1.2 分布式训练策略的需求 2. 分布式训练基础原理2.1 并行计算的基本概念与分类 3. LLM分布式训练的关键技术3.1 分布式同步训练算法3.2 参数服务器架构3.3 异步训练与优化策略3.4 超大规模LLM中的通信开销与梯度一致性解决方案 大语言...
GEE数据——美国农业部LANDFIRE (LF)数据集2.3.0版本
地面火灾数据集 LANDFIRE (LF)，即 "地貌火灾和资源管理规划工具"，是美国农业部森林服务局、美国内政部地质调查局和大自然保护协会的野地火灾管理项目之间的共享项目。前言 – 人工智能教程 LANDFIRE (LF) 图层是利用基于大量实地参考数据、卫星图像和生物物理梯度图层的预测性景观模型，通过分类和回归树创建的。您可在此阅读有关地火 2022 更新版本 2.3.0 的信息 LANDFIRE...
MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集
MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集 🌵文章目录🌵 🌳引言🌳🌳MNIST数据集介绍🌳🌳基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化🌳🌳使用MNIST数据集进行图像分类任务🌳🌳MNIST数据集的局限性分析🌳🌳小结🌳🌳结尾🌳 🌳引言🌳 在深度学习的领域中，MNIST数据集的重要地位不容忽视。作为入门级的计算机视觉数据集，它为研究者提供了一个宝贵的资源，帮助无数人开启了人工智能的探索之旅。今...
关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答
文章目录 关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答先总结一下Q：LLM模型预训练前与提示词关系，LLM模型预训练后与提示词关系Q：预训练用的数据集与提示词有什么异同Q：为什么我看到的数据集结构和提示词结构一致Q：某开源预训练模型无法知道“今天是几号”Q：用户循环反馈后，预训练模型是否会更新这些信息Q：模型微调后，是否只使用微调后的模型 关于大语言模型LLM相关的数据集、...