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深度学习实战95-跨框架应用中onnx的作用，pytorch模型转onnx的实战

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深度学习实战95-跨框架应用中onnx的作用，pytorch模型转onnx的实战

深度学习实战95-跨框架应用中onnx的作用，pytorch模型转onnx的实战 一、ONNX 概述 在当今快速发展的深度学习领域，技术的迭代与工具的选择直接影响着研究者和开发者的工作效率。面对众多的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Caffe等），模型的互操作性成为了亟待解决的问题。正是在这样的背景下，ONNX（Open Neural Network Exchange）应运而生，为跨平台、跨框架的模型交换提供了统一的标准。 1.1 ONNX 定义 ONNX是一种开放的模型交换格式，它允许AI模型在不同的深度学习框架之间进行互操作。
【nohup】简化后台任务运行与管理的利器

【nohup】简化后台任务运行与管理的利器

在日常的Linux或Unix系统使用中，我们经常需要运行一些长时间运行的任务，比如数据备份、模型训练等。这些任务往往不适合直接在前台运行，因为它们会占用终端，阻止我们进行其他操作。nohup命令正是为了解决这个问题而设计的，它允许用户将命令或脚本以忽略挂起信号的方式运行，即使终端关闭，任务也会继续在后台执行。 使用nohup后台任务运行 举个例子，如果你想要在后台运行一个Python脚本main.py，并将所有输出保存到nohup.out文件中，可以这样做： nohup python main.py > nohup.out & 这样，即使你关闭了终端或注销了用户，main.py脚本也会继续在后台运行，并将输出保存到nohup.out文件中。 关闭nohup运行的进程 我们需要手动停止这些进程。这时，可以用ps和grep命令来查找进程的PID（进程号），然后用kill命令来结束它。 1. 查找进程号 例如，如果你想要查找所有与相关的进程，可以这样做： ps -fe | grep python 找到这样的进程 iotmp 1092363
【项目管理】如何创建完整项目目录？各个文件夹放什么？

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【项目管理】如何创建完整项目目录？各个文件夹放什么？

打印一个完整的Python项目目录 Window 平台要想打印目录树，可以用cmd工具或者power shell 的tree命令实现。 参数解析： /F : 显示每个文件夹中文件的名称。（带扩展名） /A : 使用 ASCII 字符，而不使用扩展字符. 打开项目目录，在当前目录下生成名为program_tree.txt的txt文件 tree /f > program_tree.txt 项目目录示例 │ .gitignore # git忽略文件（剔除一些不需要上传到远程仓库的文件） │ ├─.idea # Pycharm IDE生成文件（不用管） │ ├─data # 一般放一些图片视频...等的数据文件 │ └─example # 例子文件 │ output_audio.wav │ speaker1_a_cn_16k.wav │ speaker1_b_cn_16k.
大模型的实践应用27-基于大模型的词向量与向量数据库pymilvus的应用与实践教程

大模型

大模型的实践应用27-基于大模型的词向量与向量数据库pymilvus的应用与实践教程

大模型的实践应用27-基于大模型的词向量与向量数据库pymilvus的应用与实践教程 在这篇文章中，我们将充满探索与创新的旅程中，我们踏入了一个神奇的世界——自然语言处理的领域。我们的目标是通过一段简洁而有力的Python代码，构建起一座桥梁，连接人类的语言世界与计算机的理解能力。让我们一起踏上这段奇妙之旅吧！ 文章目录 模型下载与加载 下载模型快照 一、模型下载与加载 下载模型快照 先安装modelscope、sentence-transformers第三方库 pip install modelscope sentence-transformers 文章旅程的第一站是下载一个预训练好的模型快照。这就像前往一座神秘的图书馆，在那里收藏着无数智慧的结晶。我们使用的工具是modelscope，这是一个强大的平台，汇聚了各种各样的模型资源。在这里，我们使用snapshot_download函数来获取名为xiaobu-embedding-v2的模型快照。这一步就像是在
大模型的实践应用25-LLama3模型模型的架构原理，以及手把手教你搭建LLama3模型

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大模型的实践应用25-LLama3模型模型的架构原理，以及手把手教你搭建LLama3模型

大模型的实践应用25-LLama3模型的架构原理 文章目录 一、LLama3模型的搭建 下载模型和依赖 首先，你需要下载LLama3模型及其依赖库。这通常涉及到使用命令行工具如git和pip来克隆模型仓库和安装必要的Python包。 环境配置 确保你的计算机系统满足运行LLama3模型的硬件和软件要求。这通常包括具有足够计算能力的GPU和兼容的Python环境。 模型训练 如果你想要微调LLama3模型，你需要准备一个训练
机器学习实战19-利用机器学习模型与算法实现销售数据的归因分析与图形生成

算法

机器学习实战19-利用机器学习模型与算法实现销售数据的归因分析与图形生成

机器学习实战19-利用机器学习模型与算法实现销售数据的归因分析与图形生成 归因分析的基本概念 归因分析的目的是识别哪些因素对结果产生了显著影响。在市场营销领域，例如，可以通过归因分析来确定哪些广告渠道或营销活动对销售增长贡献最大。在医学研究中，可以通过归因分析来确定哪些因素对疾病发病率有显著影响。 归因分析的方法 在Python中，可以使用多种方法进行归因分析，包括： 风险比率（Risk Ratios）：比较不同因素下的成功或失败的比例，以确定哪个因素的影响更大。 概率比率（Rate Ratios）：类似于风险比率，但考虑了事件发生的总体概率。 机会比率（Odds Ratios）：比较不同因素下事件发生的机会，通常用于替代风险比率和概率比率。 线性回归：通过构建线性模型来预测结果，并分析不同因素的系数大小来确定它们的贡献程度。
30分钟！我用AI做一个儿童睡前故事，非常赞！

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30分钟！我用AI做一个儿童睡前故事，非常赞！

ChatGPT在动漫绘本中的应用 ChatGPT现在已经到了第4代，尤其是gpt4o非常赞，可以干很多很多事情。比如多模态输入输出：GPT-4o不仅能够处理文本输入，还可以接受图像输入和语音输入，并对其进行分析。这个功能就很牛逼了，比如你可以为给它一个打砖块的游戏的图片，分分钟就能给你写出一个打砖块的游戏。 试试的语音输入就能牛了，我单独在苹果手机上试了一下，惊呆了，完全是一个人跟你在对话，而且可以给唱歌讲故事，后面我单独写一篇文章。 今天要给大家说的用ChatGPT做动漫绘本，这个其实也很有意思。现在比较火的有用AI写小说生成动漫，这个比较高级。我先玩一个初级的动漫绘本，我前天花了30多分钟，做了一个英文AI绘本故事，海底故事，还是非常震撼的，有兴趣的同学可以看看。 整个的画面都是用AI全自动生成的，脚本的构思先用ChatGPT来生成，然后弄成中文版和英文版本，然后把故事进行分段，然后进行分镜，然后用一些绘画工具进行批量画图，最后用剪影进行合成。 过程其实不复杂的，但是很多AI工具需要付费的，我前后买了好几个工具试水，都花了好几百大洋了。 另外我还用AI制作了几个可爱的大橘猫系列故事
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