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在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......

Tensorflow Load text: This tutorial demonstrates two ways to load and preprocess text. First, you will use Keras utilities and preprocessing layers. T ......

1、先安装好Pycharm以及Anaconda 我使用的是Python3.6版本，所以下载了与Python3.6对应的Anaconda，Pycharm下载的是社区版； 2、cudnn版本：首先查看自己电脑NVIDIA版本，从任务管理器中查看GPU型号，再从cudnn官网下载相关配件； 3、在note ......

1、参考地址 https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839 2、安装pytorch-gpu时，网络不好的话可以开手机热点，然后进行下载安装 activate conda activate python3.8 pip ......

本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......

pytorch反向传播错误解决： 错误： RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=T ......

效果 速度巨快，无需同租，没有25/h条消息限制，最重要的是 学生免费。 0 你需要拥有的东西 一个 Github 学生认证账号（没有请右转进入洛师教育邮箱薅羊毛指南） 代理（或许改host也能） 1 获取自己的 Copilot api 进入网站：Get Copilot Token 这一步需要代理， ......

GPT Prompt 本文总结我关于GPT prompt的一些常用模板和资源。 我常用的模板 大致模板：你是一个怎样的人，我的场景是什么，我想要什么，你需要做什么。 比如： 你是一个经验丰富的前端开发者，我想要学习React框架相关的知识，我希望你给出一个学习大纲，使我能够循序渐进的学习。你只需要给 ......

1、dir():打开、查看 比方在Pycharm中输入dir(torch),就可以输出torch中所有的使用方法（函数） 2、help(函数名):对于新手来讲很有用，函数不知道怎么用的时候，可以用该函数调出函数的使用参考。 3、dataset：提供一种方式去获取数据及其label（如何获取每一个数据 ......

torch.distributed 包 v1.6.0后包括三个主要的部分： 1.Distributed Data-Parallel Training(DDP):单程序多数据训练范式。模型被复制到每个进程中，每个模型副本被提供一组不同的输入数据，并将其梯度计算累加以加快训练速度。（collective ......

本文深入探讨了 PyTorch 中 Autograd 的核心原理和功能。从基本概念、Tensor 与 Autograd 的交互，到计算图的构建和管理，再到反向传播和梯度计算的细节，最后涵盖了 Autograd 的高级特性。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、A ......

在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。 https://avoid.overfit.cn/post/7cfa0930651b4b4cac912952d8c53d54 ......

概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......

import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net4(nn.Module):# 从nn.Module ......

import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net3(nn.Module):# 从nn.Module ......

import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net2(nn.Module):# 从nn.Module ......

第一种语法： 层层堆叠 import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net1(nn.Module):# ......

1.AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six'报错： 答：指的是安装的pytorch版本里面没有_six.py文件，因为在pytorch2.0版本以后不在具有此文件。 2.两个解决方法 答：①将2.0版本以前的_six.py文件复制到 ......

5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation） <div id="content_views" class="htmledit_views"> <h1>1、什么是Flink中的转换算子</h1> 在使用 Flink DataStream API 开发流式计算任务时，可以将一 ......

python使用HTTP方式，调用OpenAI的聊天补全的流式响应接口，并处理数据 目的是，如果需要对接fastGPT等其他第三方，需要额外增加参数，或者其他开发语言调用时，不能使用官方的类库。需要自行封装请求方法，那么可以参考代码，增加参数或转成相应语言 import json import re ......

先看效果： 简介 Gemini 是谷歌研发的最新一代大语言模型，目前有三个版本，被称为中杯、大杯、超大杯，Gemini Ultra 号称可与GPT-4一较高低： Gemini Nano(预览访问) 为设备端体验而构建的最高效模型,支持离线使用场景。 Gemini Pro（已推出） 性能最佳的模型,具 ......

Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......

Graphs are data structures that contain: a set of tf.Operation objects, which representing units of computation; and tf.Tensor objects, which represen ......

In this guide, you will explore ways to compute gradients with TensorFlow, especially in eager execution. Automatic Differentiation and Gradients Auto ......

在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......

Lifecycles, naming, and watching tf.Variable instance have the same lifecycle as other Python objects in Python-based TensorFlow, When there are no re ......

模型构造 在代码里 任何一个层或者神经网络都应该是Module的子类 通过继承nn.Module 可以更灵活的去自定义我们的操作 参数管理 自定义层 带参数的层需要给出输入的维度和输出的维度 读写文件 ......

https://tensorflow.google.cn/guide/tensor Introduction to Tensors Tensors are multi-dimensional arrays with a uniform type (called a dtype). tf.dtypes ......

Introduction A powerful callback was used to customize the behavior of a Keras model during training, evaluation, or inference. Examples include tf.ke ......

开端 ViT（Visual Transformer）是 2020 年 Google 团队提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型，但是当训练数据集不够大的时候，ViT 的表现通常比同等大小的 ResNets 要差一些。 为什么呢？寻找答案的过程中，发现了 归纳偏置 这个概念。 在阅读 ......