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數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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python訓(xùn)練的PyTorch模型,如何使用c 調(diào)用并使用TensorRT加速?
2023-04-07
PyTorch 是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,但是它不太適合在嵌入式系統(tǒng)和實時部署上使用,因為它在計算上的速度相對較慢。為了加速 PyTorch 模型的推理,可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 庫。TensorRT 旨在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模 ...

ONNX轉(zhuǎn) PyTorch 有什么好的方法嗎?

ONNX轉(zhuǎn)PyTorch有什么好的方法嗎?
2023-04-07
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一種跨平臺、開放源代碼的深度學(xué)習(xí)模型交換格式。它可以用于在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)移模型,其中包括PyTorch。在本文中,我們將探討如何將ONNX模型轉(zhuǎn)換為PyTorch模型的 ...
onnx解決不支持的PyTorch算子?
2023-04-07
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一種開放的、跨平臺的深度學(xué)習(xí)模型交換格式,它的目的是使得深度學(xué)習(xí)模型在不同的框架之間進行轉(zhuǎn)換和移植變得更加容易。PyTorch 是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架之一,但是由于 ...
怎么用PyTorch對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)做十折交叉驗證?
2023-04-03
PyTorch是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多方便的工具來處理數(shù)據(jù)集并構(gòu)建模型。在深度學(xué)習(xí)中,我們通常需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行交叉驗證,以評估模型的性能和確定超參數(shù)的最佳值。本文將介紹如何使用PyTorch實現(xiàn)10折 ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,先進行BatchNorm還是先運行激活函數(shù)?

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,先進行BatchNorm還是先運行激活函數(shù)?
2023-04-03
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,BatchNorm(批歸一化)和激活函數(shù)是兩個關(guān)鍵的組成部分,對于它們的順序,存在不同的觀點和實踐。本文將從理論和實踐兩方面探討這個問題,并提出一個綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

為什么 PyTorch 中的Tensor只有四位小數(shù)呢?

為什么PyTorch中的Tensor只有四位小數(shù)呢?
2023-04-03
PyTorch是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它支持各種張量操作和模型構(gòu)建。在PyTorch中,張量(Tensor)是一種多維數(shù)組,是存儲和處理數(shù)據(jù)的核心結(jié)構(gòu)。然而,一些用戶可能會注意到,在PyTorch中創(chuàng)建的張量默認只顯示 ...
使用PyTorch訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爆顯存怎么辦?
2023-04-03
在使用PyTorch訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,可能會遇到顯存不足的問題。這種情況通常發(fā)生在訓(xùn)練大型網(wǎng)絡(luò)或使用大量數(shù)據(jù)時。如果您的GPU顯存不夠用,將無法完成訓(xùn)練。本文將介紹幾個解決方案來解決這個問題。 減少批次大小 減少 ...

 PyTorch 里要加載的數(shù)據(jù)超過內(nèi)存大小應(yīng)該怎么解決?

PyTorch里要加載的數(shù)據(jù)超過內(nèi)存大小應(yīng)該怎么解決?
2023-03-31
PyTorch是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多強大而靈活的工具來幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)從業(yè)者構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但在處理大型數(shù)據(jù)集或模型時,PyTorch可能會面臨內(nèi)存不足的問題。在本文中,我們將討論 ...
數(shù)據(jù)分析師哪個網(wǎng)校好一點?
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師是一個在當今社會越來越受歡迎和重視的職業(yè),它需要掌握數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的前沿技術(shù)和應(yīng)用,能夠從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,為企業(yè)和組織提供決策支持和業(yè)務(wù)優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析師的需求量遠大于供給 ...

 PyTorch 自定義loss,如何進行后向傳播loss.backward()?

PyTorch自定義loss,如何進行后向傳播loss.backward()?
2023-03-28
PyTorch是一種開源的機器學(xué)習(xí)框架,它提供了建立深度學(xué)習(xí)模型以及訓(xùn)練和評估這些模型所需的工具。在PyTorch中,我們可以使用自定義損失函數(shù)來優(yōu)化模型。使用自定義損失函數(shù)時,我們需要確保能夠?qū)υ摀p失進行反向傳 ...
PyTorch中的鉤子(Hook)有何作用?
2023-03-27
PyTorch中的鉤子(Hook)是一種可以在網(wǎng)絡(luò)中插入自定義代碼的機制,用于跟蹤和修改計算圖中的中間變量。鉤子允許用戶在模型訓(xùn)練期間獲取有關(guān)模型狀態(tài)的信息,這對于調(diào)試和可視化非常有用。本文將介紹鉤子的作用、類 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么?
2023-03-22
LSTM是一種經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領(lǐng)域。在LSTM中,Embedding Layer(嵌入層)是非常重要的一部分,它可以將輸入序列中的每個離散變量映射成一個連續(xù)向量,從而便于 ...

 PyTorch 里面多任務(wù)Loss是加起來還是分別backward?

PyTorch里面多任務(wù)Loss是加起來還是分別backward?
2023-03-22
在PyTorch中,多任務(wù)學(xué)習(xí)是一種廣泛使用的技術(shù)。它允許我們訓(xùn)練一個模型,使其同時預(yù)測多個不同的輸出。這些輸出可以是不同的分類、回歸或者其他形式的任務(wù)。在實現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)時,最重要的問題之一是如何計算損失 ...

 PyTorch 如何設(shè)置batch-size和num_workers,避免超顯存, 并提高實驗速度?

PyTorch如何設(shè)置batch-size和num_workers,避免超顯存, 并提高實驗速度?
2023-03-22
PyTorch 是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,在使用過程中,設(shè)置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 與 Num Workers 的設(shè)置關(guān)系到 GPU 內(nèi)存的使用和訓(xùn)練速度。 在 PyTorch 中,通過 DataLoader ...
蘋果 M1 芯片的神經(jīng)單元可否用于訓(xùn)練 PyTorch 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型?
2023-03-22
蘋果于2020年發(fā)布了自家研發(fā)的M1芯片,它是一款基于ARM架構(gòu)的芯片,能夠為Mac電腦帶來更高的性能和效率。其中一個引人注目的特點就是M1芯片搭載了神經(jīng)單元(Neural Engine),這是一種專門用于機器學(xué)習(xí)任務(wù)的硬件 ...

 PyTorch 如何自定義損失函數(shù)(Loss Function)?

PyTorch如何自定義損失函數(shù)(Loss Function)?
2023-03-22
PyTorch是一個開源的Python深度學(xué)習(xí)框架,提供了許多預(yù)定義的損失函數(shù)。但有時候,我們需要根據(jù)自己的任務(wù)和數(shù)據(jù)集來自定義損失函數(shù)。這篇文章將介紹如何在PyTorch中自定義損失函數(shù)。 一、什么是Loss Function ...
PyTorch有什么節(jié)省顯存的小技巧?
2023-03-22
PyTorch是一個非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的函數(shù)庫和工具包來簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)過程。然而,在訓(xùn)練大型模型或處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時,顯存消耗可能會成為問題。本文將分享一些PyTorch中節(jié)省顯存的小技巧。 ...
深度學(xué)習(xí)PyTorch訓(xùn)練時候為什么GPU占比很低?
2023-03-21
深度學(xué)習(xí)在過去幾年中已經(jīng)成為了計算機科學(xué)領(lǐng)域的一個熱門話題。隨著越來越多的研究者和工程師對深度學(xué)習(xí)進行探索,并且采用PyTorch等流行的深度學(xué)習(xí)框架,GPU也成為了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時主要的計算資源。然而,在實 ...

使用 PyTorch 時,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達到上千萬張,Dataloader加載很慢怎么辦?

使用PyTorch時,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達到上千萬張,Dataloader加載很慢怎么辦?
2023-03-14
隨著深度學(xué)習(xí)模型的日益復(fù)雜,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)規(guī)模也越來越大。對于使用PyTorch進行訓(xùn)練的用戶來說,一個常見的問題是當訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過大時,Dataloader加載速度變得很慢,這會顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當我 ...
了解雇主對2020年數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的期望
2022-03-30
作者Shareef Shaik,有抱負的數(shù)據(jù)科學(xué)家 最近,我積極地開始找工作,轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)科學(xué),我沒有任何正式的教育,如碩士或博士。AI/機器學(xué)習(xí)背景。我開始學(xué)習(xí)它完全是出于我自己的興趣(不僅僅是因為炒作)。這是 ...
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