- 如何在 PyTorch 中使用类权重和焦点损失来处理多类分类的不平衡数据集
我正在研究语言任务的多类分类（4类），并使用BERT模型进行分类任务。我正在关注这篇博文NLP的迁移学习：微调BERT用于文本分类我的BERT微调模型返回nn.LogSoftmax(dim=1)我的数据非常不平衡，所以我使用了|||计算类别的权重并使用损失中的权重。......
- Python 协议和 Django 模型
假设我有一个简单的协议A和一个未能实现该协议的类B：fromtypingimportProtocolclassA(Protocol):deffoo(self)->str:...classB:pass当下面的代码进行类型检查时，Mypy将正确地抱怨x:A=B()mypy.error:Incompatibletypes......
- 魔改Transformer！9种提速又提效的模型优化方案
Transformer目前已经成为人工智能领域的主流模型，应用非常广泛。然而Transformer中注意力机制计算代价较高，随着序列长度的增加，这个计算量还会持续上升。为了解决这个问题，业内出现了许多Transformer的魔改工作，以优化Transformer的运行效率。我这次就给大家分享9篇对Transform......
- 计算机网络基础：1.上网设备与流程、OSI七层模型、TCP/IP五层模型
你正在经营一家繁忙的餐厅，顾客们点餐并期待着美味的食物。我们可以将网络的各个层次和设备比作餐厅的不同部分。一、上网设备网卡：就像是餐厅的点餐系统，顾客通过它来下单，而厨房通过它来接收订单。上网设备必须有网卡，通常内嵌在设备(餐厅的运营系统)中，分为有......
- Pytorch从基础数据中学习时出现巨大损失
我正在尝试制作一个非常基本的机器学习应用程序，基本上我希望模型能够根据我提供的虚拟数据尝试预测明年的每个月，但我遭受了巨大的损失Loss:5206342.5000并且预测值与我的预期相差如此之远Predictedvaluesforeachmonthofnextyear:[-0.043424129486083984,......
- PyTorch LSTM 模型上的 CrossEntropyLoss，每个时间步一分类
我正在尝试创建一个LSTM模型来检测时间序列数据中的异常情况。它需要5个输入并产生1个布尔输出（如果检测到异常则为True/False）。异常模式通常连续3-4个时间步长。与大多数LSTM示例不同，它们预测未来数据或对整个数据序列进行分类，我尝试在每个时间步输出True/False检......
- 我如何为 yolov5 制作 gui，从 pytorch 和 opencv 加载到 tkinker？
请帮助我，我不明白如何使用yolo和tkinker作为gui来制作用于实时检测的gui。以及如何将边界框从pytorch渲染到tkinker？这里是代码：importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportcv2model=torch.hub.load('ultralytics/yolov5......
- 大模型是否会取代程序员的存在？
3月9日，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在接受央视采访时表示，基本上以后不会存在“程序员”这种职业了，因为只要会说话，人人都会具备程序员的能力。“未来的编程语言只会剩下两种，一种叫做英文，一种叫做中文，这也是目前世界上人工智能技术最领先的两个语言。”大模型时代下，关于......
- 源神，启动！马斯克开源史上最大模型Grok，参数高达3140亿，可商用！
马斯克真不愧是源神，自开源X的推荐算法以及特斯拉智能驾驶算法后，又说到做到，开源旗下大模型Grok！代码和模型权重已上线GitHub。官方信息显示，此次开源的Grok-1是一个3140亿参数的混合专家模型，远超OpenAIGPT-3.5的1750亿。，就是说，这是当前开源模型中参数量最大的一个，遵照Apache......
- PaliGemma 模型选择
PaliGemma是Google开发的轻量级的具有多模态功能的视觉语言模型(VLM)。https://ai.google.dev/gemma/docs/paligemma?hl=zh-cnGoogle提供了三种可下载的模型类型：PTcheckpoints预训练模型；Mixcheckpoints针对各种任务已经微调过的通用预训练模型；FTcheckpoints针对......