safetensor的使用
Huggingface更新之后保存的张量变成了safetensor，它和bin文件很相似 import safetensors.torchcheckpoint=safetensors.torch.load_file("path/to/model.safetensor") 这里的checkpoint就是和bin加载时一样的字典数据类型，模型如何加载和bin文件一样。 由于需要经常配置baseline，所以需...
【信号处理】基于DGGAN的单通道脑电信号增强和情绪检测（tensorflow）
a processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport t...
tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型
系列文章目录 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测 项目地址 文章目录 系列文章目录项目地址一、准备模型二、使用步骤1.下载模型并放置到指定位置3. 修改模型配置信息修改相关模型配置如下 3. 运行代码 总结 一、准备模型 你需...
# 使用 NVIDIA TensorRT-LLM 调整和部署 LoRA & LLM
使用 NVIDIA TensorRT-LLM 调整和部署 LoRA LLM 文章目录 使用 NVIDIA TensorRT-LLM 调整和部署 LoRA LLM教程先决条件什么是LoRA？LoRA 背后的数学原理多LoRA部署LoRA调优LoRA推理设置和构建 TensorRT-LLM检索模型权重编译模型运行模型使用多个 LoRA 调整模型运行基本模型使用 Triton 和飞行批处理部署 LoRA 调整模型...
TensorBoard可视化+Confustion Matrix Drawing
import torchfrom torch import distributedfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from backbones import get_modelfrom dataset import get_dataloaderfrom f...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十三）—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练
作原理 如何使用 使用回调确保容错 tf.data 性能提示 数据集批处理注意事项 调用 dataset.cache() 调用 dataset.prefetch(buffer_size) 本文是使用 TensorFlow 对 Keras 模型进行多 GPU 训练的指南。 前言 在多台设备之间分配计算通常有两种方法： 数据并行，即在多个设备或多台机器上复制单个模型。它们各自处理不同批次的数据，然后合并结果。这种...
PyTorch的向量化思维，以及Tensor、nn接口
文章目录 PyTorch的向量化思维，以及Tensor、nn接口 大语言模型的向量化思路 核心原理 关键步骤 关键技术 PyTorch中的向量化 `torch.nn` 是 PyTorch 中用于构建和训练神经网络的核心模块 主要特点： 1. 层（Layers） 2. 模型（Modules） 3. 损失函数（Loss Functions） 4. 实用函数（Utils） 5. 优化器（Optimiz ...
政安晨：【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（一）—— 单个神经元
咱们在这篇文章中将了解与练习深度学习的构建模块--线性单元。 开始深度学习的入门练习 利用这个系列的文章，您即将学习到构建自己的深度神经网络所需的一切。 通过使用Keras和Tensorflow，您将学习以下内容： 咱们这个系列文章将通过完整的实例向您介绍这些主题，然后在练习中，您将更深入地探索这些主题，并将它们应用于真实世界的数据集中。 现在让我们开始！ 深度学习究竟是什么？ 最近几年人工智能领域最令人印...
政安晨：专栏目录【TensorFlow与Keras实战演绎机器学习】
本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲，专栏文章不断更新，这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 TensorFLow简述 TensorFlow给自己的定位是端到端机器学习平台，作者政安晨对TensorFlow的简述如下： 导入和使用TensorFlow其实并不难： import tensorflow as tf 关键是如何循序渐进地入门，并针对某个具体目标开展实例，并...
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（二）—— 深度神经网络
时被称为隐藏层，因为我们从未直接看到它们的输出。 构建序列模型 我们一直在使用的Sequential模型将按顺序连接一个层的列表：第一层获得输入，最后一层产生输出。这创建了上图所示的模型： from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers model = keras.Sequential([ # the hidden ReLU l...