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數(shù)字化人才認(rèn)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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(hù)后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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(shí)時(shí)部署上使用，因?yàn)樗谟?jì)算上的速度相對(duì)較慢。為了加速 PyTorch 模型的推理，可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 庫(kù)。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(tái)、開(kāi)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(kāi)放的、跨平臺(tái)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(jìn)行轉(zhuǎn)換和移植變得更加容易。PyTorch 是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架之一，但是由于 ...
怎么用PyTorch對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)做十折交叉驗(yàn)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(lái)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(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以評(píng)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(shí)現(xiàn)10折 ...

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

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)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(gè)關(guān)鍵的組成部分，對(duì)于它們的順序，存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問(wèn)題，并提出一個(gè)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(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的核心結(jié)構(gòu)。然而，一些用戶(hù)可能會(huì)注意到，在PyTorch中創(chuàng)建的張量默認(rèn)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(shí)，可能會(huì)遇到顯存不足的問(wèn)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(shí)。如果您的GPU顯存不夠用，將無(wú)法完成訓(xùn)練。本文將介紹幾個(gè)解決方案來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。 減少批次大小 減少 ...

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

PyTorch里要加載的數(shù)據(jù)超過(guò)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(qiáng)大而靈活的工具來(lái)幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)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(shí)，PyTorch可能會(huì)面臨內(nèi)存不足的問(wèn)題。在本文中，我們將討論 ...
數(shù)據(jù)分析師哪個(gè)網(wǎng)校好一點(diǎn)？
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)在當(dāng)今社會(huì)越來(lái)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(jià)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(yuǎn)大于供給 ...

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

PyTorch自定義loss,如何進(jìn)行后向傳播loss.backward()?
2023-03-28
PyTorch是一種開(kāi)源的機(jī)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(píng)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(lái)優(yōu)化模型。使用自定義損失函數(shù)時(shí)，我們需要確保能夠?qū)υ摀p失進(jìn)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(jī)制，用于跟蹤和修改計(jì)算圖中的中間變量。鉤子允許用戶(hù)在模型訓(xùn)練期間獲取有關(guān)模型狀態(tài)的信息，這對(duì)于調(diào)試和可視化非常有用。本文將介紹鉤子的作用、類(lèi) ...
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(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)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(gè)離散變量映射成一個(gè)連續(xù)向量，從而便于 ...

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

PyTorch里面多任務(wù)Loss是加起來(lái)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(gè)模型，使其同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)不同的輸出。這些輸出可以是不同的分類(lèi)、回歸或者其他形式的任務(wù)。在實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)時(shí)，最重要的問(wèn)題之一是如何計(jì)算損失 ...

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

PyTorch如何設(shè)置batch-size和num_workers，避免超顯存, 并提高實(shí)驗(yàn)速度？
2023-03-22
PyTorch 是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，在使用過(guò)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(guò) DataLoader ...
蘋(píng)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(píng)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?yàn)镸ac電腦帶來(lái)更高的性能和效率。其中一個(gè)引人注目的特點(diǎn)就是M1芯片搭載了神經(jīng)單元（Neural Engine），這是一種專(zhuān)門(mén)用于機(jī)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(gè)開(kāi)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(shí)候，我們需要根據(jù)自己的任務(wù)和數(shù)據(jù)集來(lái)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(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了豐富的函數(shù)庫(kù)和工具包來(lái)簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。然而，在訓(xùn)練大型模型或處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，顯存消耗可能會(huì)成為問(wèn)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(shí)候?yàn)槭裁碐PU占比很低?
2023-03-21
深度學(xué)習(xí)在過(guò)去幾年中已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)話(huà)題。隨著越來(lái)越多的研究者和工程師對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)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(shí)主要的計(jì)算資源。然而，在實(shí) ...

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

使用PyTorch時(shí)，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達(dá)到上千萬(wàn)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(lái)越大。對(duì)于使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，Dataloader加載速度變得很慢，這會(huì)顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當(dāng)我 ...
了解雇主對(duì)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(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家 最近，我積極地開(kāi)始找工作，轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)科學(xué)，我沒(méi)有任何正式的教育，如碩士或博士。AI/機(jī)器學(xué)習(xí)背景。我開(kāi)始學(xué)習(xí)它完全是出于我自己的興趣（不僅僅是因?yàn)槌醋鳎?。這是 ...
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