【ShuQiHere】 在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。这种情况就像是在一场马拉松比赛的最后一公里摔倒，让人沮丧至极。那么，有没有什么方法可以避免这种悲剧呢？今天，我们就来聊聊如何通过保存和加载模型的权重来应对这些挑战，确保你在深度学习的旅程中不会白费功夫。 模型保存和加载的背

背景 看论文看到这个pipeline，对于相机参数和Instance Fature 的融合有点兴趣，研究如下： Linear 层 Linear 层是最基本的神经网络层之一，也称为全连接层。它将输入与每个输出神经元完全连接。每个连接都有一个权重和一个偏置。 示例代码 import torchimport torch.nn as nn# 定义一个简单的全连接网络，包含两个Linear层

题意：有几只乌龟，每只乌龟有一定的重量与力量。每只乌龟可以背小于它力量的重量（包括它自身的重量）。问最多一共可以有多少只乌龟叠在一起。显然力量越大的在下面的话，上面就越能承受越大的重量，所以按力量排序，接下来就有点最长上升子序列的意思了，用dp[i]表示叠i只乌龟的最小重量，越小的话就好这也是显然的，那么我们就可以设sign表示最多有叠几只 #include <iostream>#includ

链接： http://codeforces.com/contest/339/problem/C DFS DP  方法都可解，DFS没什么可说的 DP时 设 一个 3维dp[i][j][k] 表示 第i 次 放砝码（一共m次） ，此次放的是 j 这个重量的砝码（如果有）， 放完是 k 这个重量差（此次放的这个盘比另一个重),  这个数组的值表示达到当前状态 的上一次 （即第i-1次） 放的砝码重

构建计算图的逻辑没有问题。但运行会话时，出现了这个错误。   解决办法：将placeholder里的维数都设置成定值，不要用None表示样本sample的数量。

这算是早期阅读的paper，既然开了blog，就一并贴上来，感觉report写的还是有点又臭又长，不过总归是在一步一个脚印往前走啦。 链接：https://www.cs.princeton.edu/~arora/pubs/MWsurvey.pdf 作者：Sanjeev Arora，Elad Hazan，Satyen Kale 摘要： 有一种叫作Multiplicative Weight

最近几天的代码用到了gru，但是当代码使用DataParallel时，就会报下边图片的问题。使用单GPU训练时就不存在下述警告。 查阅资料以后，发现作者https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/102998288的解决方法非常有效地解决了该警告。为了便于查阅，我还是将问题及问题的解决方法记录下来。解决方法如下： class en_GR

Weights and Biases使用教程 安装和初始化实验跟踪跟踪指标跟踪超参数可视化模型检查日志 数据和模型版本控制使用Sweeps进行超参数调优数据可视化report Weights and Biases已经成为AI社区中最受欢迎的库之一。该团队在创建了一个平台，使机器深度学习学习工程师能够轻松地： 跟踪实验可视化训练过程与团队共享结果改进模型性能 下面我将结合一个示例

运行 convert.py 文件把YOLO配置文件转换成keras适用的h5文件报错： usage: convert.py [-h] [-p] [-w] config_path weights_path output_path convert.py: error: the following arguments are required: config_path, weights_path, o

Description 在实验室中，Nathan Wada作为助手的职责是测定两个样品的重量差异。当样品的差异很小时，使用天平能比使用 弹簧秤得到更精确的结果，所以他只使用天平来测得一些样品的重量差。他偶尔会被询问一些样品的重量差，而他 能否回答这些问题取决于在回答相应问题时他已经得到的测量结果。由于他所在处理的测量数据是巨大的，所以他 希望你能写个程序帮他处理数据和回答问题。 I