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torch.bmm是PyTorch中的一个函数，用于执行批量矩阵相乘（batchmatrixmultiplication）的操作。它用于计算两个具有相同批次大小的三维张量的矩阵乘法。在矩阵乘法中，两个矩阵的维度必须满足一定的条件。对于torch.bmm函数，它要求输入的两个张量都具有三个维度，形状分别为(batch_siz

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fromtransformersimportBlipProcessor,BlipTextConfigfromtransformers.models.blip.modeling_blip_textimportBlipTextLMHeadModelfromtransformersimportAutoTokenizermodel=BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("huggingface.co/Salesforc

保存的模型在你提供的代码中，模型保存的条件如下：验证阶段（_valid_epoch方法）：在每个epoch结束后，模型会进行验证，即使用验证数据集（self.valid_loader）计算验证指标（valid_metric）。通过self.valid_step方法计算每个batch的验证指标，最终将这些指标的平均值保存在valid_metric

01 概论：PTQ基础目前在GPU上训练的模型大部分都是浮点模型，即参数使用的是float类型存储。而地平线BPU架构的计算平台使用的是int8的计算精度（业内计算平台的通用精度），能运行定点量化模型。地平线征程6算法工具链（以下简称工具链）作为专业量化工具，是一套完整的边缘计算平

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1、注意=和-=在梯度更新时的区别defminbatch_sgd(params,lr,batch_size):withtorch.no_grad():forparaminparams:param=param-lr*param.grad/batch_sizeparam.grad.zero_()这段代码是错误的，应该改成param-=lr*param.grad/batch_size原因如下：import

一.网站查询二.扫描当前网站目录 扫出有http://172.16.1.88/robots.txt继续扫这个刚扫出来的，然后得出 我们再访问m3dinfo/info.php和 /se3reTdir777/这俩目录 得到如上图所示三.进行sql注入1.判断是否有sql注入 /有结果，有报错 2.利用burp抓包进行注入

记一次完整的SpringBatch批处理数据流程需求从400多行数据的Excel表格中批量读取数据，根据读取的数据再去调用api，拿到关键返回数据后整合写入新Excel文件。excel表格仅第一列数据手机号为有效数据，需要读取。通过手机号调用api,获取手机号对应的学生信息-学院,班级,姓名,手机号

3.1线性回归3.1.1基本元素训练数据集/样本/标签/特征3.1.1.1线性模型一个线性模型有权重，偏移量，权重决定特征对预测值的影响，偏移量则是当特征为0时说明预测值为多少3.1.1.2损失函数损失函数能够量化目标的实际值与预测值之间的差距(损失函数以及部分函数前面的二分之一用

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本文记录一下，使用自顶向下的编程法一步步编写微调小语言模型的代码。微调一个语言模型，本质上是把一个已经预训练过的语言模型在一个新的数据集上继续训练。那么一次微调模型的任务，可以分为下面三个大个步骤（不包含evaluation）：加载已经预训练好的模型和新的数据集预处理模型和

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