R 平方 (R²),也被称为决定系数,是统计学中用于评估回归模型性能的指标之一。在深度学习和机器学习中,尤其涉及到回归分析时,R² 是一个重要的工具。它可以帮助我们了解模型对数据的拟合程度和预测的准确程度。 R² 的定义 R² 是衡量自变量(x)解释因变量(y)变异程度的决定系数。它的值介于0到1之间,表示模型对数据的拟合质量。 R..
要设置一个完整的深度学习环境,包括Python、PyCharm和CPU版本的PyTorch,可以按照以下步骤进行操作: 步骤 1:安装 Python 下载 Python: 前往 Python 官方网站。 下载最新版本的Python安装程序。 安装 Python: 运行下载的安装程序。 在安装选项中,勾选“Add Python to PATH”以便后续能从命令行直接调用Python。..
在 CentOS 7 上构建一个 Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 的深度学习环境,可以通过以下步骤完成。请注意,确保你的系统已经联网并具备管理员权限。 步骤一:系统更新 首先,确保你的系统是最新的: sudo yum update -y 步骤二:安装开发工具及依赖 为了编译和安装软件包,你需要安装开发工具和一些必要的依赖: sudo yum groupinst..
深度学习框架在人工智能领域的发展中扮演着重要角色,它们为研究人员和工程师提供了强大的工具以便构建、训练和部署复杂的模型。以下是一些主流的深度学习框架,以及我个人的一些学习体会。 主流深度学习框架 TensorFlow: 优点:由Google开发,拥有广泛的社区支持;适用于各种规模的生产环境;支持分布式训练。 缺点:相对复杂的API..
深度学习中的掩码机制在处理序列数据(如自然语言处理)时非常重要,主要用于各种场景中以适应不同的需求。下面是一些主要的掩码机制与其应用: 填充掩码(Padding Mask): 目的:在处理批量数据时,序列的长度通常不同。因此,我们需要对短序列进行填充(通常是用零填充)以形成统一长度的批次。填充掩码的作用就是在计算时忽略这些填充..
Transformer 是一种深度学习模型架构,最初由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理自然语言处理任务。它通过完全基于注意力机制,尤其是自注意力(self-attention),取代传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),在多个任务中取得了显著的性能提升。下面深入介绍其原理和应用。 Transform..
将深度学习模型转换为 TensorRT 并在 C++ 环境中部署,可以显著提高模型的推理速度和效率。以下是从模型转换到环境搭建及部署的详细步骤: 1. 准备工作 硬件准备 NVIDIA GPU:确认搭载 NVIDIA GPU,并支持 CUDA。 GPU 驱动:确保已经安装了最新版本的 NVIDIA 驱动。 软件准备 CUDA Toolkit:下..
要在 C++ 中使用 ONNX Runtime 调用深度学习模型,你需要先确保你的开发环境已正确配置,包括安装 ONNX Runtime 库和相应的依赖项。以下是一个基本的步骤指南,帮助你在 C++ 中加载和运行 ONNX 模型。 环境准备 安装 ONNX Runtime: 你可以从ONNX Runtime 的 GitHub Releases下载相应的平台二进制文件。 解压..
在使用深度学习进行项目开发时,将模型部署在生产环境中是一个重要步骤。ONNX(Open Neural Network Exchange)及其运行时 OnnxRuntime 提供了一种高效的方式在不同框架之间转换和部署深度学习模型。以下是一个关于使用 C++ 进行模型转化、环境搭建及部署的完整教程: 1. 环境搭建 1.1 安装 ONNX 和 ONNX Runtime 首先,..
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)的核心思想是通过两个相互竞争的神经网络模型来实现数据生成。GAN 由一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)组成。生成器负责生成类似真实数据的假数据,判别器则负责鉴别数据的真假。通过这个对抗过程,生成器不断改进生成的数据质量。 GAN 的基本原理 生..
小程序:无忧编码
手机扫一扫
Copyright © 2020 京ICP备16023093号-6 京公网安备 11010802031226号