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使用Docker進(jìn)行容器化部署 在云端部署模型 總結(jié) 1. 模型部署簡(jiǎn)介 1.1 模型部署概念 模型部署是將訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型集成到應(yīng)用程序或服務(wù)中，使其能夠在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行并提供預(yù)測(cè)服務(wù)的過程。部署模型需要考慮以下幾個(gè)方面： 模型保存與加載 API服務(wù) 容器化部署 云端部署
Transformer是一種用于圖像處理的深度學(xué)習(xí)模型，它可以用于各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和語義分割等。它的主要特點(diǎn)是采用了分層的窗口機(jī)制，可以處理比較大的圖像，同時(shí)也減少了模型參數(shù)的數(shù)量，提高了計(jì)算效率。Swin Transformer在圖像處理領(lǐng)域取得了很好的表現(xiàn)，成為了最先進(jìn)的模型之一。Swin
問題：為什么通常牛頓法比梯度下降法能更快的收斂？ 解答：牛頓法是二階收斂，梯度下降是一階收斂，所以牛頓法就更快。如果更通俗地說的話，比如你想找一條最短的路徑走到一個(gè)盆地的最底部，梯度下降法每次只從你當(dāng)前所處位置選一個(gè)
在深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用中，模型的性能監(jiān)控與優(yōu)化是確保其穩(wěn)定性和高效性的關(guān)鍵步驟。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的監(jiān)控與性能優(yōu)化，涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、監(jiān)控工具和優(yōu)化策略等內(nèi)容。 目錄 引言 模型監(jiān)控概述 性能優(yōu)化概述 實(shí)現(xiàn)步驟 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 模型訓(xùn)練 模型監(jiān)控
引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，模型的跨平臺(tái)移植與部署變得越來越重要。無論是將模型從開發(fā)環(huán)境移植到生產(chǎn)環(huán)境，還是在不同的硬件平臺(tái)上運(yùn)行，跨平臺(tái)部署都能顯著提高模型的實(shí)用性和可擴(kuò)展性。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的跨平臺(tái)移植與部署，并提供詳細(xì)的代碼示例。 所需工具
紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到2006年，才真正以深度學(xué)習(xí)之名復(fù)興。圖1.7給出了定量的展示。我們今天知道的一些最早的學(xué)習(xí)算法，是旨在模擬生物學(xué)習(xí)的計(jì)算模型，即大腦怎樣學(xué)習(xí)或?yàn)槭裁茨?span id="1dz77h7" class='cur'>學(xué)習(xí)的模型。其結(jié)果是深度學(xué)習(xí)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneural
function）。代理損失函數(shù)作為原目標(biāo)的代理，還具備一些優(yōu)點(diǎn)。例如，正確類別的負(fù)對(duì)數(shù)似然通常用作 0 − 1 損失的替代。負(fù)對(duì)數(shù)似然允許模型估計(jì)給定樣本的類別的條件概率，如果該模型效果好，那么它能夠輸出期望最小分類誤差所對(duì)應(yīng)的類別。在某些情況下，代理損失函數(shù)比原函數(shù)學(xué)到的更多。例如，使用對(duì)數(shù)似然替代函數(shù)時(shí)，在訓(xùn)練集上的
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
y然后定義模型函數(shù)，這個(gè)函數(shù)有3個(gè)參數(shù)，1個(gè)就是上面說的x，還有2個(gè)是參數(shù)，分別是w和b，就是2個(gè)參數(shù)斜率和位移而上面的2個(gè)參數(shù)，要用tf.Variable來聲明來創(chuàng)建變量，它是會(huì)變的，在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的，所以給它的初值是多少是無所謂的然后就是怎么樣來訓(xùn)練模型了訓(xùn)練模型就是一個(gè)不斷
下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時(shí)，長(zhǎng)時(shí)間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)?？梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)集的大小來選擇合適的學(xué)習(xí)率，當(dāng)使用平方誤差和作為成本函數(shù)時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的增多，學(xué)習(xí)率應(yīng)該被設(shè)置為相應(yīng)更小的值（從梯度下降算法的原理可以分析得出）。另一種方法
框架的深度優(yōu)化和并行能力都有很高的要求，是深度學(xué)習(xí)框架下將AI做到極致的集大成者。“從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)，這是一次大的跳躍，而在深度學(xué)習(xí)這個(gè)臺(tái)階上，大模型已經(jīng)站在了最前面，等待著下一個(gè)臺(tái)階的出現(xiàn)。” 當(dāng)前盤古系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，包括NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型、和科學(xué)計(jì)算大模型。 模型大意味著它吸
式，才會(huì)有不同的處理。3. 深度學(xué)習(xí)就是在數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，從一個(gè)X-形式變到另一個(gè)X-形式。為什么深度學(xué)習(xí)能很有效？為什么深度學(xué)習(xí)很有效？我認(rèn)為，有兩個(gè)基本的原因： 其一：一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型建立之時(shí)，其實(shí)就決定了這個(gè)模型是否有效，因?yàn)樵谶@時(shí)，這個(gè)模型能夠觸及的全部X-形式已經(jīng)到
繼續(xù)線性回歸模型，這里先說`隨機(jī)梯度下降法`。 先考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的模型，沒有截距，只有一個(gè)自變量： y=xw 當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)為(x=0.5,y=0.8),w=3時(shí)，殘差平方和是 ```python x,y=0.5,0.8 w=3 rss=(y-x*w)**2/2 print(rss) #0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的核心之一，那么它是何時(shí)提出的呢？又是如何實(shí)現(xiàn)”智能“的呢？最近一段時(shí)間在學(xué)習(xí)周志華老師的經(jīng)典書籍《機(jī)器學(xué)習(xí)》，對(duì)其中的一些重點(diǎn)做了些總結(jié)和一些個(gè)人的理解。如有錯(cuò)誤，還請(qǐng)批評(píng)指正。1、神經(jīng)元模型Kohonen在1988提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組
期刊《科學(xué)》上的一篇論文引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展熱潮。這篇文獻(xiàn)提出了兩個(gè)主要觀點(diǎn)：（1）、多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力，深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)得到的特征數(shù)據(jù)對(duì)原數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性，這將大大便于分類和可視化問題；（2）、對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最優(yōu)的問題
跳躍，而在深度學(xué)習(xí)這個(gè)臺(tái)階上，大模型已經(jīng)站在了最前面，等待著下一個(gè)臺(tái)階的出現(xiàn)。” 當(dāng)前盤古系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，包括NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型、和科學(xué)計(jì)算大模型。模型大意味著它吸收了海量數(shù)據(jù)知識(shí)，以盤古NLP大模型為例，它學(xué)習(xí)了40TB的中文文本數(shù)據(jù)；盤
近年來，研究人員也逐漸將這幾類方法結(jié)合起來，如對(duì)原本是以有監(jiān)督學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而利用鑒別信息微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)形成的卷積深度置信網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法預(yù)設(shè)了更多的模型參數(shù)，因此模型訓(xùn)練難度更大，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的一般規(guī)律知道，模型參數(shù)越多，需要參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也越大。
新的參數(shù)。這種學(xué)習(xí)過程會(huì)持續(xù)迭代，直到該算法發(fā)現(xiàn)損失已經(jīng)降到最低，此時(shí)得到一個(gè)較好的模型，保存此時(shí)的模型參數(shù)。 通常，可以不斷迭代，直到總體損失不再變化或變化極其緩慢為止，此時(shí)模型已經(jīng)收斂。 關(guān)鍵詞（訓(xùn)練、收斂、損失） 訓(xùn)練（training）構(gòu)建模型的理想?yún)?shù)的過程。
由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，基于自編碼器的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)是一種全新的思路。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布，然后預(yù)測(cè)結(jié)果；可以用于端到端系統(tǒng)做聯(lián)合優(yōu)化，相比現(xiàn)有方法可以做到更優(yōu)。 基于深度學(xué)習(xí)的端到端通信系統(tǒng)模型可以分為兩類：確定信道模型與未知信道模型。 確定信道模型的端到端系統(tǒng)
341762640045438.png雪花型模型：雪花模型在星型模型的基礎(chǔ)上，維度表進(jìn)一步規(guī)范化為子維度表，這些子維度表沒有直接與事實(shí)表連接，而是通過其他維度表連接到事實(shí)表上，看起來就像一片雪花，故稱雪花模型。也就是說雪花模型是星型模型的進(jìn)一步擴(kuò)展，將其維度表擴(kuò)展為更小的維度表，
