尘世俗人zZ-CSDN博客

原创解决容器内deepspeed微调大模型报错

deepspeed报错:[launch.py:315:sigkill_handler] Killing subprocess

2023-10-18 17:08:26 1040

原创方便好用的论文管理软件EndNote X9 + PDF阅读编辑器Adobe Acrobat DC（2）

文章目录前言一、资源下载二、EndNote安装3.使用EndNote在word中插入参考文献总结前言接上一篇博客，本文介绍Adobe acrobat DC的安装，及搭配EndNote、网易有道词典，做好对阅读论文的笔记注释。一、资源下载EndNote : https://pan.baidu.com/s/1wSF4MDZLycz5uRf724qrTQ .提取码：w4m7二、EndNote安装再上述链接接中下载软件，解压后如图所示：3.使用EndNote在wor

2021-04-09 00:55:40 28998 43

原创方便好用的论文管理软件EndNote X9 + PDF阅读编辑器Adobe Acrobat DC（1）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入

2021-04-08 20:49:18 1562 5

原创 Pytorch笔记4：多层感知机实现MNIST数据集分类

文章目录前言一、激活函数？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、激活函数？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as

2021-04-06 09:08:04 5616 12

原创 Pytorch笔记3-2：“张量操作（补充）”

文章目录前言二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：# 一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarnings('ig

2021-04-04 17:28:15 1457 11

原创 Pytorch笔记3：深入浅出理解“张量”

文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）二、1.引入库2.读入数据总结前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Tensor）在深度学习领域非常重要，从谷歌的TensorFlow框架命名足以可见其地位。张量是一个数据容器，包括标量、向量等。举个栗子，矩阵熟悉吧，它就就是一个二维张量，张量是矩阵在多维度的推广，张量维度通常也称为轴（axis），向量的维度为元素数，可以结

2021-04-02 21:26:14 828 5

原创 Pytorch笔记2：带你深入理解—深度学习的灵魂“梯度下降法”

文章目录前言一、简单理解梯度下降法1.方向导数2.梯度二、优化目标函数三、代码实战1.生成数据，并保存为csv文件2.生成数据，并保存为csv文件总结前言由于深度学习技术在计算机视觉、语音识别等领域的优异表现，引起了许多研究人员的关注。深度学习优秀性能的核心是什么呢？说白了就是梯度下降法，寻求一个合适的最小范围值。对于分类任务，你可以理解为，深度学习就是通过不断的计算，将你给定的数据使用一个近似的多元函数来表示出来，然后将获得的函数应用于相应的分类等目的。一、简单理解梯度下降法1.方向导数导

2021-03-31 18:53:49 382 6

原创手把手搭建深度学习环境：超详细的Pytorch+专业版Pycharm+Anaconda CPU版安装环境搭建

学习笔记1-1：超详细的Pytorch+专业版Pycharm+Anaconda CPU版安装环境搭建文章目录学习笔记1-1：超详细的Pytorch+专业版Pycharm+Anaconda CPU版安装环境搭建前言一、安装Anaconda1.开始安装Anaconda2.测试安装的Anaconda二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因自己的笔记本太过于辣鸡，因此在学习Pytorch过程中，在笔记本中运行基本的程序代码，需要真正训练时再复制到带有GPU的台式机中。记录一下CPU版Pytorch+

2021-03-14 21:57:12 1579 2

原创笔记1：深度学习环境手把手详细安装

笔记1：Pytorch与Tensorflow2.0环境搭建工欲善其事，必先利其器。首先需要把开发环境搭建好，以window10 64位系统为平台安装Python 3.7+Anaconda 5.3.1，CUDA 10.0，Pycharm。https://pan.baidu.com/s/1hb2mrSJRjCbJiz7_zpKI0Q提取码：v2hq 这里写目录标题笔记1：Pytorch与Tensorflow2.0环境搭建一、安装Anaconda二、安装CUDA1.查看算力2.安装过程三、安装cudnn

2021-01-12 23:24:24 448

dxf1017524157的博客