11 2022 档案
摘要：说到准确率accuracy、精确率precision，召回率recall等指标，有机器学习基础的应该很熟悉了，但是一般的理论科普文章，举的例子通常是二分类，而当模型是多分类时，使用sklearn包去计算这些指标会有几种不同的算法，初学者很容易被不同的算法所迷惑。本文用直观的例子讲解micro、mac
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摘要：转自 https://cloud.tencent.com/developer/article/1710864 1. 引言 在PyTorch中，对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()。二者在训练代码都很常见，那么二者的区别
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摘要：问题描述 深度学习初学者的我在使用pytorch debug深度神经网络模型的时候，list，tensor，array之间的转化太复杂了，总是傻傻分不清。这次又遇到问题：ValueError:only one element tensors can be converted to Python sc
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摘要：📘 查看服务器显卡使用情况 一、命令行运行python程序时 首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况 nvidia-smi 如下图所示：服务器中的两个显卡，编号为0、1 . 都被同一个进程 PID 3016 占用 图示基础信息 GPU：GPU 编号； Name：GPU
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摘要：inputs = {"input_ids": batch[0], "attention_mask": batch[1], "labels": batch[3]} if args.model_type != "distilbert": # XLM and RoBERTa don"t use segme
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