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RSS订阅原创 本人研究—《跨领域基础模型适配：开创计算机视觉大模型在地球物理数据分析中的应用》
适配预训练基础模型至地球物理领域的工作流程。首先，我们准备地球物理训练数据集，这包括收集和处理相关的地球物理数据，以确保其适合进行微调适配。接下来，我们加载预训练的基础模型作为数据特征编码器，并微调模型以使其能够适应地球物理数据。为了将编码器的特征映射到特定任务的目标上，我们探索适合的解码器，用于地球物理下游任务的适配。最后，适配后的模型被应用于地球物理领域的各种下游任务中。
2024-10-24 11:50:02
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原创 Anaconda安装以及Pytorch环境配置教程
不管是哪种方法安装都需要配置环境变量，只是windows的稍微麻烦一点，配置好环境变量之后系统才能找到anaconda的路径。conda对依赖的要求比较高，但是可以保证你安装的库之间不冲突，pip在这方面限制就比较少，所以推荐先使用conda安装，实在安装不了再考虑pip。首先，进入我们创建的环境（每个环境是独立的，你在A环境下安装了pytorch，就需要进入环境A才可以使用，环境B则需要重新安装）其中“env_name”是你的自定义的虚拟环境名，通常根据你的任务来命名会更容易辨识。
2023-11-15 12:57:04
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原创 ubuntu系统java(jdk)以及gradle安装详细教程（必会）
解压完成之后，我们需要编辑bashrc文件(或者/etc/profile)配置java的环境变量，让系统找到java的路径。打开bashrc文件：先按“shift+g”跳转到文件末尾，键入“i”进入INSERT即插入编辑模式，并输入以下代码：注：这里的“JAVA_HOME”根据你所解压的位置来决定，在终端键入“pwd”可查看当前所在的绝对路径。都输入好之后，先按“Esc”退出编辑模式，再按“:wq”即可保存并退出vim，最后输入来更新文件中的变化。我们可以在终端输入
2023-09-19 19:33:34
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原创 Pytorch：自适应激活函数（Adaptive activation functions），让网络更容易收敛
激活函数是深度学习中至关重要的部分，主要的作用是使网络非线性化，能够完成更复杂的非线性任务。传统的激活函数可能会出现梯度消失或者梯度爆炸情况，并且选择合适的激活函数是一个很难得事情，所以我们可以利用自适应的激活函数来加速训练收敛能力，实现更好的效果。
2023-03-31 17:26:03
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原创 Pytorch:手把手教你搭建简单的卷积神经网络(CNN)，实现MNIST数据集分类任务
利用pytorch搭建简单卷积神经网络用于分类任务，适合初学者快速上手
2023-02-09 21:13:49
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原创 Pytorch全连接网络：激活函数对一维拟合问题的影响探讨；网络加深后带来的loss不降问题
全连接网络可以将输入和输出以线性加权并加入非线性激活函数的方式实现直接关联，有助于找到输入与输出的直接关系，本文主要探讨简单的全连接网络对于一维拟合或者插值问题中不同激活函数以及不同网络深度带来的一些问题。............
2022-08-10 13:36:28
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空空如也
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