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RSS订阅原创 pycharm如何运行python -m torch.distributed.run
是 PyTorch 官方提供的一个命令行工具，用于简化在多台机器（或多个 GPU）上启动和管理分布式 PyTorch 训练脚本的过程。包（特别是- DDP或）进行分布式训练的 PyTorch 脚本后，你需要在多个进程（通常每个 GPU 一个进程）上同时启动这个脚本。但是手动管理这些进程（指定不同的端口、rank、world_size、主地址等环境变量）非常繁琐且容易出错。就是为了解决这个痛点而存在的。: 第 0 号节点（Rank 0）的 IP 地址或主机名（通常是运行命令的那台机器）。
2025-06-24 13:28:44
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原创 问题：Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
之前不知道原来维度没对上，也会报CUDA的错误，这个解决方法不适用于所有出这个问题的情况，这里仅仅做一个记录。模型的时候，只要开始训练，就会报上面这个错。找了很多方法，但都无济于事。模型的时候，代码还一切正常，直到更换成。
2024-07-30 15:12:19
2027
原创 用Stanfordcorenlp制作依存语法树并可视化
最近在使用Stanfordcorenlp（以下简称该工具）构建依存树，但目前该工具需要在Java环境下才可以运行，所以由于在Windows系统上，有Stanfordcorenlp包可以直接使用，但要提前下载安装包。下载后，解压到一个文件夹内...
2021-11-01 21:04:04
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原创 keras计算precision、recall、F1值
近期写课程作业，需要用Keras搭建网络层，跑实验时需要计算precision，recall和F1值，在前几年，Keras没有更新时，我用的代码是直接取训练期间的预测标签，然后和真实标签之间计算求解，代码是from keras.callbacks import Callbackfrom sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score class Metrics(Callback):
2021-01-14 19:50:44
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空空如也
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