Java Deeplearning4j:高级应用 之 模型部署 Java Deeplearning4j:高级应用之模型部署在深度学习的实际应用中,模型的训练只是第一步,模型的部署与实际应用同样重要。Deeplearning4j(DL4J)是一个开源的、基于JVM的深度学习框架,广泛应用于Java、Scala等语言的开发中。本文将介绍如何在Java中部署Deep 后端 2024年10月06日 0 点赞 0 评论 1 浏览
Java Deeplearning4j:高级应用 之 自定义层和损失函数 Java Deeplearning4j:高级应用之自定义层和损失函数在深度学习框架中,自定义层和损失函数的实现使得模型具备更强的灵活性,从而更好地适应特定的任务需求。Deeplearning4j(DL4J)作为一个强大的Java深度学习库,提供了丰富的功能来创建自定义层和损失函数。本文将详细介绍如 后端 2024年10月06日 0 点赞 0 评论 1 浏览
一文掌握YOLOv1-v10 YOLO(You Only Look Once)系列是当前流行的目标检测算法,其主要特点是速度快、精度高,适合实时场景下的目标检测需求。从YOLOv1到YOLOv10,每一代的算法都有所改进。以下是对YOLOv1到YOLOv10的简单介绍及其相关的代码示例。YOLOv1YOLOv1是该系列的第一 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 5 浏览
版本匹配指南:PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系 在使用PyTorch及其相关库(如torchvision)进行深度学习开发时,确保各个库的版本之间相互兼容是非常重要的。错误或不匹配的版本可能会导致运行时错误或功能缺失。本文将探讨PyTorch、torchvision及Python版本之间的对应关系,并提供一些代码示例,以帮助开发者选择正确的版本。 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 7 浏览
Java Deeplearning4j:高级应用 之 迁移学习 Java Deeplearning4j:高级应用之迁移学习迁移学习是深度学习中的一种重要技术,其核心思路是将一个领域(源领域)学到的知识迁移到另一个领域(目标领域),尤其在目标领域数据较少时,迁移学习能够显著提高模型的性能。在深度学习中,迁移学习通常涉及使用已经在大型数据集上训练好的模型,并对其进 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 4 浏览
【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南 避免踩坑+报错:Python MXNet包成功安装指南MXNet是一款高效的深度学习框架,支持多种编程语言,特别是在Python中应用广泛。尽管MXNet的安装过程相对简单,但在实际操作中,很多用户常常遇到各种问题和错误。本文将为您详细介绍如何安装MXNet包,并避免常见的踩坑和报错。一、准备工 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 4 浏览
【Python】探索自然语言处理的利器:THULAC 中文词法分析库详解 探索自然语言处理的利器:THULAC 中文词法分析库详解在自然语言处理(NLP)领域,中文的处理相较于英文有其特殊性,首先在于汉字的构成与词汇的分布。在这种背景下,词法分析作为文本处理的第一步,显得尤为重要。THULAC(清华大学中文词法分析库)作为一个高效的中文分词工具,已被广泛应用于各类中文自 后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 10 浏览
【DEBUG】报错RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable 解决思路分享 在使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)进行模型训练时,偶尔会遇到各种各样的错误,可能会影响我们的开发效率。其中一个比较常见的错误是“RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable”,这个错误通常与数据的 后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 3 浏览
【机器学习】Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战 Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战近年来,随着机器学习技术的不断发展,大型预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。Google推出的Gemma2便是这样一个有影响力的开源大模型。本文将介绍Gemma2的原理、微调训练方法及推理部署的实战示例。一、 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 8 浏览
时间序列预测模型实战案例(二)(Holt-Winter)(Python)结合K-折交叉验证进行时间序列预测实现企业级预测精度(包括运行代码以及代码讲解) 时间序列预测模型实战案例(二):Holt-Winter模型结合K折交叉验证进行时间序列预测在时间序列分析中,Holt-Winter模型是一种广泛使用的季节性预测方法。其主要通过平滑技术来捕捉数据中的趋势和季节性,对未来的值进行准确的预测。本篇文章将结合K折交叉验证来提升模型的预测精度,并给出具体的 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 7 浏览