程序猿视角

12G的RTX 3060显卡在深度学习训练中有一定的应用能力，具体能做哪些训练任务，需要考虑模型的复杂度、数据集的大小、训练框架的兼容性等多个因素。

12G显存的显卡在深度学习模型训练中具有一定的能力，但具体能够训练的模型类型和规模会受到多种因素的影响，如模型的复杂度、数据集的大小、使用的深度学习框架以及显卡的其他性能参数等。

这些模式为Stable Diffusion的用户提供了丰富的图像编辑和重绘选项。用户可以根据实际需求选择合适的模式，以实现所需的图像效果。需要注意的是，不同模式的选择可能会对最终生成的图像产生显著影响，因此建议用户在实际操作前进行充分的试验和比较。

在Stable Diffusion（SD）中，ControlNet的control model（控制模型）扮演着至关重要的角色，它们是实现精细图像控制的关键组件。

SD（Stable Diffusion）中的ControlNet是一种条件生成对抗神经网络（Conditional Generative Adversarial Network, CGAN）的扩展技术，它允许用户通过额外的输入条件来控制预训练的大模型（如Stable Diffusion）的生成过程。ControlNet在SD的数据流中扮演着关键角色，它位于模型生成过程的输入端，通过引入额外的条件信息来指导图像的生成。

nvidia-smi（NVIDIA System Management Interface）是一种命令行实用程序，主要用于监控和管理NVIDIA GPU（图形处理器）的状态和性能。它提供了一个简单而强大的方式来获取有关GPU的实时信息，这些信息包括GPU的使用情况、温度、内存占用等，同时也支持进行一些基本的管理操作。在大多数情况下，nvidia-smi是与NVIDIA GPU驱动程序一起安装的。

Pytorch 的 LSTM 模型的简单示例

这个命令将返回当前PyTorch安装所使用的CUDA版本。如果返回值为None，那么PyTorch并未使用CUDA。请注意，如果您同时安装了多个CUDA版本，则PyTorch将使用其中的一个版本。在这种情况下，建议您先通过nvcc -V命令检查各版本CUDA的版本号，并确认PyTorch使用的是您所期望的版本。

构建seq2seq模型的常见问题。

加载词向量两以及使用词向量的例子。

以上是PyTorch主要的子模块，每个子模块又包含多个子模块和功能。

用 GPT4 生成了 MNIST 算法模型。第一个模型，查找一下，发现于某教材内容几乎完全一样。感觉这家伙肯定后台参考了某个现成的数据库。重新生成了一个，感觉结构有些奇葩，而且有个别错误，稍作调整，训练一下，准确率大约 82%。运行了一下，精度 85%。

假设我们的数据集是一个手写数字的图像数据集，其中每一张图像包含一个手写数字和对应的标签。我们可以通过随机旋转、平移、缩放和翻转等操作，对原始的图像进行变换增广（Data Augmentation）以增强模型的训练效果。然后，我们可以利用这个变换来对原始数据集进行处理，生成一个新的增广后的数据集。在实际使用过程中，可以将多个变换组合起来，以更大程度地提高模型的性能。操作来随机对图像进行旋转，最大旋转角度设置为30度，并将图像转换为。在上面的代码中，我们首先定义了一个。变换，其中包含了一个。

它是 PyTorch 广泛使用的核心数据结构，用于表示神经网络中的数据，包括输入数据，参数以及梯度等。与 NumPy 中的 ndarrays 类似，PyTorch 张量也可以进行类似的数学和操作。需要注意的是，对原始张量进行 reshape 操作实际上可以看作在内存中设法切割/拼接数据来新建一个张量对象，并不影响原始张量。我们还可以通过各种张量操作来改变张量的形状、增删元素以及级联此类更高级的数据转换。分别创建了两个张量，并打印出了这些张量的形状、数据类型和存储设备等属性信息。上述代码中首先通过调用。

对于 MNIST 数据集中的每一个图像， torchvision.datasets.MNIST 返回一个由两个元素组成的元组。第一个元素是 PIL.Image.Image 对象类型的图像，表示该图像的像素矩阵。而第二个元素则是一个整数，表示该图像所代表的数字。MNIST 数据集包含了大量的手写数字图像，每个图像都是 28 x 28 像素大小的灰度图像。通过这些代码，我们可以看到 MNIST 数据集中的每个样本都是一个尺寸为(1, 28, 28)的张量，其中 1 表示普通的灰度图像。

MNIST手写体识别训练过程数据流图。

表示“apple”这个单词被表示为一个300维的向量，向量中第1个元素为0.1，第2个元素为-0.2，以此类推。词向量文件是一种将文本中的词语或字符表示为向量的方式，它通常用于自然语言处理任务中。在词向量文件中，每个词或字符都被表示为一个向量，而这些向量则被组织成一个矩阵。第二行：文件中所包含的词汇量和向量维度数，通常是用空格分隔，例如“100000 300”表示该文件中包含10万个词，每个词用300维向量来表示。需要注意的是，不同的词向量模型可能有不同的格式要求，但一般遵循上述的基本格式。

命令将 PyTorch 框架导入到 Python 程序中，这样我们就可以使用 PyTorch 提供的各种功能了。PyTorch 是一个用于科学计算的机器学习库，具有以下重要功能：张量(Tensor)操作：PyTorch 引入了张量作为其核心数据结构，对张量进行各种操作（如加、减、乘、除、矩阵乘法、转置等）。自动求导：PyTorch 具有自动求导系统，能够自动计算输入变量关于输出变量的导数，并将反向传播算法应用于神经网络中。

PyTorch 提供了 C++ 前端 API 接口，可以直接在 C++ 中使用 PyTorch 的相关功能。您可以使用 C++ API 在 C++ 代码中构建、训练和部署深度学习模型。6.使用 C++ API 加载和运行 Torch Script 模型或使用 ONNX Runtime 加载和运行 ONNX 模型。上述代码实现了一个使用 C++ API 训练 MNIST 数字识别模型并在每 100 批次后输出损失值的示例。4.在训练周期中使用 C++ API 优化模型。

可惜在我用的服务器上不能运行，程序卡死在训练过程。咨询了一下，原因是我的服务器安装了 8 块K80显卡，由于卡之间通讯问题，不能这样使用。据说，K80 只能同时选择偶数序号卡或奇数序号卡。指定了第 0 块卡。测试了一下，可以运行。

batch_size表示每个训练批次的样本数量。在训练神经网络模型时，通常需要将很多样本输入到模型中进行计算得到损失函数，然后利用反向传播算法来更新模型的参数。如果每次只输入一个样本进行计算，会大大增加训练时间和GPU显存的使用量，同时也可能导致训练过程不够稳定。因此，我们通常选择将一定数量的样本作为一个batch输入到模型中进行计算。而batch_size的大小则影响了模型参数的更新速度和训练效果。较小的batch_size可以提升参数更新的速度，但容易受到随机性较大的噪声干扰，导致训练过程波动较大；

torch.utils.data.DataLoader是PyTorch中一个用于数据加载的工具类，主要用于将样本数据划分为多个小批次(batch)，以便进行训练、测试、验证等任务。该类支持多线程异步数据读取和数据预处理，使得模型训练更高效、更快速。使用DataLoader时需要传入一个Dataset对象，Dataset对象提供了访问样本数据的接口。例如，可以使用PyTorch提供的torchvision.datasets中的一些内置数据集（如MNIST、CIFAR-10等）来构建Dataset对象。

安装完成后，可以通过创建一个 Python 脚本来测试 PyTorch 是否正确安装。这个命令会安装 PyTorch 1.8.1、torchvision 0.9.1 和 torchaudio 0.8.1.运行这个脚本并检查输出是否为 PyTorch 的版本号，如果输出正确则 PyTorch 安装成功。在 Windows 上安装 PyTorch 可以使用 pip 或 conda 管理包。希望这些步骤能够帮助您成功安装 PyTorch。打开命令提示符或 PowerShell；

可以使用 PyTorch 中的自动微分功能来计算函数的导数。在这个例子中，我们定义了一个函数fxx22x1，创建了一个张量x，并且将 requires_grad 设置为 True，表示要对x求导。然后，我们计算了函数在x2处的值yf2，并通过计算了y对x的导数。最后，通过查看x的grad属性，可以得到y对x的导数值，即2x2gradyx∣x2​6。在实际的使用中，如果我们需要求一个向量值函数的梯度，则只需要对每个变量设置。

支持多种数据集，如 TensorDataset，ImageFolder 等，并且可以根据需要自定义数据集。，我们可以方便地将自己的数据集传入，并在训练时对其进行批量化处理，另外还可以通过自定义。函数来实现对每个 batch 中数据的转换。

Word2vec是一种基于神经网络的模型，它通过训练一个前馈神经网络，学习到词汇在向量空间上的表示。GloVe是一种基于全局统计信息和矩阵分解的模型，它通过对整个语料库中的词汇共现矩阵进行矩阵分解，得到词汇的向量表示。LSA是一种基于奇异值分解的模型，它将所有词汇表示为文档-词矩阵的奇异值分解结果。Word2vec和GloVe具有更好的扩展性，而LSA的计算量较大。Word2vec、GloVe和LSA都是常见的词向量表示算法，它们的共同点是都是将词汇表示为低维空间向量，并用这些向量来描述词汇之间的关系。

中文情感分析数据集ChnSentiCorp：包含正面、负面和中性情感的中文文本数据，适用于情感分析任务。开放中文词库OpenCC：提供包括简体中文、繁体中文和粤语在内的多种语言版本的中文分词和转换词库。以上仅是一部分常用的公开中文语料库，还有其他一些数据集如人民日报、新华社、搜狗实验室等也值得关注。中文Gigaword数据集：包含新闻、杂志和网页等语料，适用于自然语言处理任务。THUCTC中文文本分类数据集：包含20个分类别的中文文本，适用于文本分类任务。中文维基百科：包含大量的中文文章，非常全面和丰富。

最近做自然语言处理算法，需要根据词向量判断两个词汇的相似度。面临两个选择：欧氏距离和余弦相似度。选择哪一个好呢？

chatGPT 有助于快速构建知识库，想了一个有趣的例子，感觉 chatGPT真是强大呀！

问几个逆天的问题，看看能否把 ChatGPT 逼疯。结果出乎预料，震惊呀！

TensorRTx 提供了把常见网络模型转化为 TensorRT 格式的功能。TensorRTx旨在使用tensorrt网络定义API实现流行的深度学习网络。tensorrt有内置的解析器，包括caffeparser、uffparser、onnxparser等，当我们使用这些解析器时，我们经常遇到一些“不受支持的操作或层”问题，特别是一些最先进的模型正在使用新类型的层。那么我们为什么不跳过所有的解析器呢？我们只使用TensorRT网络定义API来构建整个网络，并不复杂。

机器学习的评价指标让人眼花缭乱。今天修改一份标准文件，发现算法测试指标定义有些不妥。反复思考后，感觉有必要再次梳理一下对这些概念的认识。

Cifar-10 的介绍可去官网阅读，也可参照我之前整理的《笔记：CIFAR-01 和 CIFAR-100 数据集内容和格式详解》1. 下载 Cifar-10 数据本文下载了 Cifar-10 的 Python 语言版本，解压后放在文件夹：...\cifar-10-python\cifar-10-batches-py 中。其中包含如下文件：2. 读取 Cifar-10 数据按照官网说明，这些数据可以用如下 Python 代码读取：def unpickle(file): import pi

1. 真假阳性阴性我们查体的时候，经常会听说检测结果呈”真阳性“、”假阴性“等说法。其中”真“、"假"说的是检查结果的对错。”真“意味着检测结果是正确的，"假"意味着检测结果是错误的。”阳性“、"阴性"说的是这次的检查结果。阳性，意味检测出了预定的目标。阴性，意味着没查出预定的目标。一共四种组合：检测结果英文术语含义真阳性true positive正确地检测到阳性结果：即检测结果正确，并且结果呈现阳性假阳性false positive错误地检测到阳性结果：即

最近，发现经常有客户对我们的产品提出质疑，你们所谓的AI，不就是数学最优化方法吗，我们怎么没看到智能呢？AlphaGo也好，人脸识别也好，人们发现在当今比较火的人工智能技术背后都有一个重要角色——神经网络。仔细研究神经网络，发现，神经网络原来是借助数学最优化方法生成的。于是，很多人不约而同的出一个结论，人工智能本质上就是数学最优化方法。果真如此吗？

Hello AI World! —— 部署深度学习1. Hello AI World1.1 系统安装1.2 推理1.3 训练1.4 附录2. 视频演练3. API 参考4. 代码示例5. 预训练模型6. 推荐系统要求7. 额外资源8. 两天的演示（数字）欢迎使用我们的教学指南，了解NVIDIA Jetson Nano/TX1/TX2/Xavier NX/AGX Xavier的推理和实时DNN视觉库]。此 repo 使用 NVIDIA TensorRT 将神经网络有效地部署到嵌入式 Jetson 平台上，

运行$ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg出错，因为 cfg 文件默认参数是用于 Training 的，把下面的注释掉，把 Testing 部分的参数注释 # 号去掉，即可。 yolov3.cfg 文件修改如下：[net]# Testingbatch=1subdivisions=1# Training# batch=64# subdivisions=8... ......

把 CV_ 前缀去掉，因为 OpenCV4以上的版本，把这个常量名称前面的 CV_ 给去掉了。

编译 darknet 的时候出现这个错误，把 home/darknet/src/imageopencv.cpp 修改如下：#ifdef OPENCV#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "opencv2/opencv.hpp"#include "image.h"using namespace cv;extern "C" {/*IplImage *image_to_ipl(image im){ int x,y,c;

用 cmake-gui 配置 WITH_CUDA 时出现这个错误提示。CMake Error at modules/core/CMakeLists.txt:40 (message): CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib' repository: https://github.com/opencv/opencv_contrib按照错误提示解决方案提供的网址：https://github.com/ope