train专题
【chatgpt】train_split_test的random_state
在使用train_test_split函数划分数据集时，random_state参数用于控制随机数生成器的种子，以确保划分结果的可重复性。这样，无论你运行多少次代码，只要使用相同的random_state值，得到的训练集和测试集划分就会是一样的。 使用 train_test_split 示例 以下是一个示例，展示如何使用train_test_split函数进行数据集划分，并设置random_s
tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的理解
capacity是队列的长度 min_after_dequeue是出队后，队列至少剩下min_after_dequeue个数据 假设现在有个test.tfrecord文件，里面按从小到大顺序存放整数0~100 1. tf.train.batch是按顺序读取数据，队列中的数据始终是一个有序的队列， 比如队列的capacity=20，开始队列内容为0,1，..,19=>读取10条记录后，队列剩下10,
ValueError: Shape must be rank 0 but is rank 1 for 'train_data/ReadFile' (op: 'ReadFile') with input
使用函数tf.train.slice_input_producer读取文件时, input_queue = tf.train.slice_input_producer([flist], shuffle=self.shuffle,seed=0123, num_epochs=self.num_epochs)input_file = tf.read_file(input_queue) 出现错误:
train订票系统优化最终版
.h文件#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>struct train {//车次的属性int id;char name[50];int remainTickets;};struct node {//普通节点的属性struct node *next;st
caffe CNN train_val.prototxt 神经网络参数配置说明
name: "CaffeNet"layer {#输入层，即数据层#数据层的类型除了Database外，还可以是In-Memory、HDF5 Input、HDF5 Output、Images、Windows、Dummyname: "data"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TRAIN#表示仅在训练阶段包括进去
Sklearn工具包---train_test_split随机划分训练集和测试集
一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data，形式为： X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_stat
tensorflow中 tf.train.slice_input_producer() 函数和 tf.train.batch() 函数
原创：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 别人总结的转载方便自己以后看 tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU，减少GPU等待数据的空闲时间，使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中，另一个线程负责
tf.estimator.train_and_evaluate() 训练与测试不一致
问题背景 以一个简单的分类任务为例，在处理完数据之后，使用如下code进行训练： estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn, 'model', cfg, params)train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_inpf, hooks=[])eval_spec = tf.estimato
UVa - 10194 - Train Swapping
啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦 怀着无比激动的心情。 某大神助攻。 不然就废了 收：strcasecmp（s1, s2); 题目大意： 多支队伍比赛。 记录每支队伍 1总共赢的分数（赢了得3分，平得1分，输不得分） 2共比赛的场数 3共赢的常数 4共平的场数 5共输的场数 6赢球数与输球数之差 7共赢的球数（输的场中
yolov8m train 验证时间过长
yolov8m train 验证时间过长 YOLOv8m（You Only Look Once version 8 medium）是YOLO目标检测系列的一个中等大小的模型版本。如果您在训练YOLOv8m模型时发现验证时间过长，可能是由以下几个原因导致的： 数据集大小：如果您的数据集非常大，那么每次验证时都需要处理大量的图像，这会显著增加验证时间。 模型复杂度：虽然YOLOv8m是中等大小的
train_gpt2_fp32.cu - layernorm_forward_kernel3
源码 __global__ void layernorm_forward_kernel3(float* __restrict__ out, float* __restrict__ mean, float* __restrict__ rstd,const float* __restrict__ inp, const float* __restrict__ weight,const float*
使用train.py----yolov7
准备工作 在训练之前，数据集的工作和配置环境的工作要做好 数据集：看这里划分数据集，训练自己的数据集。_划分数据集后如何训练-CSDN博客 划分数据集2，详细说明-CSDN博客 配置环境看这里 从0开始配置环境-yolov7_gpu0是inter gpu1是nvidia 深度学习要用哪个-CSDN博客 参数设置工作 首先就是数据集 ， 我之前写的划分数据集的那个文件
train_gpt2.c
llm.c/train_gpt2.c at master · karpathy/llm.c (github.com) 源码 /*This file trains the GPT-2 model.This version is the clean, minimal, reference. As such:- it runs on CPU.- it does not make the co
train_gpt2_fp32.cu
源程序 llm.c/test_gpt2_fp32.cu at master · karpathy/llm.c (github.com) #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#include <time.h>#include <assert.h>#include <float.h>#include <string
pytorch中的数据集处理部分data_transforms = { ‘train‘: transforms.Compose([...])...
transforms.Compose 在PyTorch的深度学习框架中，transforms.Compose 是一个非常常用的工具，它用于将多个数据转换（或称为“变换”）组合成一个单一的转换流程。这通常用于预处理输入数据，比如图像，以符合模型的训练要求。 当你看到 'train': transforms.Compose(...) 这样的代码时，这通常是在一个字典中定义数据预处理流程，其中 '
Pytorch分布式train——pytorch.distributed.launch V.S. torchrun
1. 较早的pytorch.distributed.launch python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 --node_rank=0 train.py --args XXX 参数解析： nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机 node_rank：指的是当前启动的是第几台服务
CF553E Kyoya and Train
Description 给定一张 n 个点 m 条边的无重边无自环的有向图，你要从 1 号点到 n 号点去。 如果你在 t 时刻之后到达n 号点，你要交 x 元的罚款。 每条边从 a i a_i ai到 b i b_i bi ，走过它需要花费 c i c_i ci元，多次走过同一条边需要多次花费。 走过每条边所需的时间是随机的，对于 k∈[1,t]， p i , k 1 0 5 \d
【极速前进】20240422：预训练RHO-1、合成数据CodecLM、网页到HTML数据集、MLLM消融实验MM1、Branch-Train-Mix
一、RHO-1：不是所有的token都是必须的 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.07965.pdf 1. 不是所有token均相等：token损失值的训练动态。 使用来自OpenWebMath的15B token来持续预训练Tinyllama-1B，每1B token保存一个checkpoint。对于每个checkpoint都评估token级别的loss
杭电OJ 1022：Train Problem I
这个题目主要就是模拟出栈和入栈，其实不难就是有点麻烦。话不多说，直接上代码： #include <stdio.h>#include <stack>using namespace std;int main(){int n;int in[10],out[10];stack<int> S;int result[20];char t1[10],t2[10];while(scanf("%d\n"
[tensorflow] sklearn包中label_binarize和model_selection.train_test_split
sklearn文档： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.label_binarize.html#sklearn.preprocessing.label_binarize sklearn.preprocessing.label_binarize 类的顺序被保留： from skl
![[阅读笔记20][BTX]Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into a Mixture-of-Experts LLM](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8751e7253f134d69b3387fceb546fff5.png)
[阅读笔记20][BTX]Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into a Mixture-of-Experts LLM
这篇论文是meta在24年3月发表的，它提出的BTX结构融合了BTM和MoE的优点，既能保证各专家模型训练时的高度并行，又是一个统一的单个模型，可以进一步微调。 这篇论文研究了以高效方法训练LLM使其获得各领域专家的能力，例如写代码、数学推理以及自然知识。现有的融合多个专家模型的方法有Branch-Train-Merge和Mixture-of-Experts，前者BTM各专家模型在不
lenet_train_test.prototxt分析
lenet_train_test.prototxt test：表示对训练好的模型进行Testing，而不是training。其他参数包括train, time, device_query。 -model=XXX：指定模型prototxt文件，这是一个文本文件，详细描述了网络结构和数据集信息 name: "LeNet"layer {name: "mnist"type: "Data"top: