慕仲卿

训练 minimind 1. 选择 conda 版本的云服务器，具体配置为 2. 创建一个新的 python 环境，然后安装合适的版本 3. 将 minimind 的 re...

初始化训练数据集和数据加载器，是深度学习模型训练中的关键步骤。本文介绍与此过程息息相关的几个步骤及对应的对象和方法。...

通过设置随机数种子，可以确保每次运行代码时，模型的初始化和训练过程都基于相同的随机数序列，从而得到一致的结果。...

在模型训练中，一般会定义一个函数 init_model，用于初始化模型和分词器。它加载了一个预训练的分词器，初始化了一个自定义的 MiniMindLM 模型，并将其移动到指...

在训练深度学习模型的过程中，保存模型检查点是一个非常重要的步骤。它不仅可以防止训练过程中出现意外中断导致的损失，还能方便我们后续对模型进行评估和测试。...

在 PyTorch 中，optimizer.zero_grad() 是一个非常重要的方法，用于在每次反向传播之前清空（归零）模型的梯度。这行代码的作用是确保在每次更新模型参...

本文介绍两个在深度学习训练中非常重要的组件：GradScaler 和 优化器。它们分别用于处理混合精度训练和参数更新，是现代深度学习训练流程中不可或缺的部分。...

本文介绍如何在网络训练中使用上下文管理器 ctx 控制计算精度，以及残差的计算和处理方式。由于这段代码较为固定，因此可以复用到其他网络的训练过程中去。...

在训练网络的时候常用nn.CrossEntropyLoss定义一个交叉熵损失函数实例，并将其存储在变量中。...

分布式训练框架（如 PyTorch 的 DDP）在启动时会设置一些特定的环境变量，而 "RANK" 是其中一个关键的环境变量。本文介绍与此相关的知识。...

在人工智能快速发展的今天，视觉多模态模型成为了研究与应用的热点。为了帮助大家更好地理解和运用这一技术，我将详细介绍如何从零开始训练一个视觉多模态模型。以下是完整的 10 个...

Conda 是一种包管理工具，具体分成 Anaconda 和 Mini-Conda 两种。前者较大约 3GB 内置了一些库，适合初学者，开箱即用。后者约 50MB，自主性...

值转换器是 WPF 项目中具有特色的组成部分。本文带你实现一个标准的值转换器，首先实现一个抽象基类，然后在设法实现之。...

本文介绍 WPF + EFCore + Sqlite 实现复杂 C# 项目的全过程，设计数据库连接，依赖注入，网络通信及 WebApi 应用的创建等内容。...

本文是对操作物理机的 WPF 项目的代码学习笔记，涉及的内容包括 C# PLC 通讯等内容。但都是一些比较基础的内容。...

本文通过 11 个小案例强化 WPF 开发入门的基础。这 11 个案例是我从实际项目中抽象出来的，具有较强的实践意义，同时也能在很大程度上反映出 WPF 项目开发的一些基本...

本文通过 10 个小案例强化 WPF 开发入门的基础。这 10 个案例是我从实际项目中抽象出来的，具有较强的实践意义，同时也能在很大程度上反映出 WPF 项目开发的一些基本...

本文记录了笔者在阅读 WPF 程序过程中不懂的知识点和一些心得、理解，同时也是一种高效的学习方式的探索。...

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本文记录了笔者在阅读 WPF 程序过程中不懂的知识点和一些心得、理解，同时也是一种高效的学习方式的探索。...