!pipinstallscikit-imagefromskimageimportio,img_as_floatfromskimage.metricsimportstructural_similarityasssimimportmatplotlib.pyplotasplt#加载图像img1=io.imread('adjusted_img1.jpg',as_gray=False)img2=io.imread('adjust

!gitclonehttps://github.com/facebookresearch/dino.git!pipinstalltimmimporttorchimporttimmfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#加载模型model=torch.hub.load('facebookresearch/dino:main','dino_vits8')mo

如果两张图片不一样大，预处理：!pipinstallPillowfromPILimportImage#打开图像img1=Image.open('img1.jpg')img2=Image.open('img2.jpg')#调整图像大小，统一为img1的大小img2=img2.resize(img1.size,Image.ANTIALIAS)#确保图像都是RGBifimg1.mode!='

!pipinstalltorchtorchvisionftfyregex!pipinstallgit+https://github.com/openai/CLIP.gitimporttorchimportclipfromPILimportImagefromioimportBytesIOimportrequests#加载模型device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"

1.WindowsChatTTSUI:https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases/tag/v0.85v0.85完整包下载(2.7G含模型)百度网盘下载： https://pan.baidu.com/s/1RntYLT6UNd8_ew2osy8d1A?pwd=by14123网盘下载：https://www.123pan.com/s/03Sxjv-oEyB3.htmlhuggingfacelink: h

在GoogleColab上运行NeRF算法。一、运行官方数据集直接跟着NeRF(NeuralRadianceFields)tutorialusinggooglecolab这个视频操作即可，顺便验证一下CoLab作为以后深度学习环境的可行性。二、训练自己的数据博主是以SilicaGGO，他自己拍摄的二次元玩偶。工程链接：k

 一、运行官方数据集直接跟着NeRF(NeuralRadianceFields)tutorialusinggooglecolab这个视频操作即可，顺便验证一下CoLab作为以后深度学习环境的可行性。二、训练自己的数据博主是以SilicaGGO，他自己拍摄的二次元玩偶。工程链接：kewa123/nerf_pl作者建议的拍摄方

使用LLaMAFactory微调Llama-3中文对话模型项目主页: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory这个过程超级简单，半个多小时在T4上就能跑完。完全可以替换成自己的数据，支持中文数据。安装LLaMAFactory依赖 1%cd/content/2%rm-rfLLaMA-Factory3!gitclo

GoogleColaboratory（Colab）是一个由Google提供的云端Jupyter编程笔记本，直接通过浏览器即可进行Python编程。Colab充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的GPU资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。访

Google开源了新的大模型Gemma，Gemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队开发，其灵感来自Gemini，其名称反映了拉丁语_gemma_，意思是“宝石”。除了模型权重之外，我们还发布了工具来支持开

导入drive资源fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')也可以在文件夹附近点按钮导入导入后，手动切换到工作目录，ipynb代码里一些from等就可以用了。!%区别fromhereThedifferenceisthis:Whenyourunacommandwith!,itdirectlyexecutes

我们在前面的文章介绍了研究人员推出了一种挑战Transformer的新架构Mamba他们的研究表明，Mamba是一种状态空间模型(SSM)，在不同的模式(如语言、音频和时间序列)中表现出卓越的性能。为了说明这一点，研究人员使用Mamba-3B模型进行了语言建模实验。该模型超越了基于相同大小的Transfor

换电脑日记。首先我想换一台笔记本。发现自己机子跑不动模型。于是打算换一个。因为想跑模型，所以需要gpu。捎带脚发现cuda得另外装以及tensorflow比torch拉这个事情。但是我真的很喜欢model.fit()。网上的说法是使用cuda需要独立显卡，看了一眼huaweimate14发现这

 一、Colab端1.新建脚本install_colab_ssh.sh，添加如下内容：pipinstallcolab_ssh--upgrade*直接在colab的notebook的cell中执行会报警：接着新建一个cell并执行脚本，安装colab_ssh!bashpath/to/install_colab_ssh.sh2.新建一个cell并执行下列代码fromcolab_ssh

#1.显示<PIL.Image.Imageimagemode=RGBsize=512x512at0x7A12021134C0>图片并保存得到一个<PIL.Image.Imageimagemode=RGBsize=512x512at0x7A12021134C0>的Image对象importmatplotlib.pyplotaspltplt.imshow(image)plt.show()image.save("./duck.png

GoogleColab，全称Colaboratory，是GoogleResearch团队开发的一款产品。在Colab中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意Python代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab是一种托管式Jupyter笔记本服务。用户无需设置，就可以直接使用，同时还能获得

无法进入目录importospath="/content/TaBERT/"os.chdir(path)print(os.getcwd())无法执行conda!pipinstall-qcondacolabimportcondacolabcondacolab.install()

简介Facefusion对自己的介绍为Nextgenerationfaceswapperandenhancer.部署部署的方案有很多简单介绍一下如何使用Google的Colab免费部署体验截止到2023年11月Colab仍然是免费使用官网对Colab使用的页面直达Colab界面如下图所示点击安装点击之后会安装一些依赖

如果想学diffusion，又没有买纸质书咋办捏？datawhale为我们提供了大佬的中文笔记！学习来源：https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/diffusion_models_learning51/ch03/ch03 甚至比看github的代码还方便。但是又不得不矫情一下，跟着做还有点问题。（小弟就不放大佬的笔记

Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的JupyterNotebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择，在选择相应的资源连

本地电脑木得GPU，自己CPU训练模型贼慢，于是打算来colab训练我本来是这样导入!pipinstalld2l结果导入很慢，等待时间过长，就去网上搜了搜!pipinstalld2l==0.14加了版本号就变得很快了。（现在更新到0.15.1了，但不影响）

GoogleColab，全名GoogleColaboratory，是GoogleResearch团队开发的一款云端编程工具，它允许任何人通过浏览器编写和执行Python代码。Colab尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。它是一种托管式Jupyter笔记本服务，用户无需设置，就可以直接使用，同时还能获得GPU等计算资源的免费使用

BertVizBertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具，支持transformers库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。它扩展了LlionJones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的transformers库。Blogpost:解构伯特，第2部分：视觉化注意的内部运作（第一部分不是先决

在过去的三个月一直在研究人工智能生成绘画这个方向，3月份的时候参加了小红书的小航海，也因为这个方向的选择正好对应到了趋势，小红书在一个半月做到了1万粉。我为什么看好这个方向？主要是从三个方面：1、科技的最前沿。2、生产力工具。3、巨大的杠杆。这篇文章是我对之前三个月做

Googlecolab默认导入的tensorflow版本是2.0想，想更改tensorflow版本为1.x则需要加入%tensorflow_version1.ximporttensorflowastftf.__version__之后要进行colab的重启，即可完成版本改装，由于colab没有terminal，所以只能这么修改。欢迎登陆官网（附https://tensorflow.google.cn/）