4.7训练日志

最新推荐文章于 2025-06-17 17:22:12 发布
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分类专栏： 每周训练总结
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今天的话，做了一些51nod的题目，还不错吧，有些题目还是粗心的很，

还有就是补了一些有关单调队列的东西吧，这玩意感觉不咋好写，总是错。。。

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
10-06 1668
​ LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训练+开启训练循环【分布式训练汇总全局均值/模型定期保存/等】) 目录 源码解读(train.py文件)基
69、系统生成日志的异常检测研究
最新发布
read5的博客
07-14 46
本博文围绕系统生成日志的异常检测展开研究，详细介绍了日志数据的特点与分析挑战，明确了点异常、条件异常和集体异常三种主要异常类型。文章系统地梳理了包括统计方法、监督学习和无监督学习在内的异常分析方法，并结合近年来多个研究案例，分析了不同方法的优缺点及适用场景。同时，文章总结了当前异常检测面临的挑战，如数据复杂性、异常定义多样性、数据标注困难等，并展望了未来研究方向，如融合多种方法、自适应学习和可视化分析。最后，文章强调了异常检测在系统性能监控和安全保障中的重要作用，并指出随着技术的发展，更高效、精准的检测方法
OpenCV模型训练
u013453816的博客
08-17 9960
最近在做鸟类检测的项目，用tensorflow完善之前准备先用opencv进行大致的识别，但是网上的xml效果不太理想，于是准备自己进行模型训练。第一版收集了2w+的正样本和2k+的负样本，在这篇文章时已经把模型训练了出来，其中的过程有些坎坷，遇到了不少问题，一如年初的时候在ubuntu上装各种tensorflow、pytorch等一众软件的包时也是各种碰壁。因此打算写一篇文章把大概过程记录一下。 一开始参考了鸟类检测模型的训练等一些文章到完成了pos.txt和neg.txt后却发现自己电脑中装的open
KataGo 分布式训练
强化学习曾小健
06-17 808
与 v1.16.0 相比，此版本具有更好的数值缩放功能，可以降低 KataGo 网络在贡献过程中产生非有限值并产生有偏差数据的可能性，或者降低其在棋盘较大或棋子过大时崩溃的可能性。此外，此版本记录了新的训练数据，可用于训练实验性动作值头，从而支持未来更精彩的研究和潜在的搜索改进。上的测试，在正常使用情况下，尽管速度较慢，但​​在总时间相同的情况下，这一系列神经网络应该比 b18 神经网络更强大，并且是迄今为止按访问次数计算的最强神经网络。如果游戏有任何异常或错误，或者 KataGo 在您的机器上表现异常，
0基础学习地平线QAT量化感知训练
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
06-23 3728
具体实现，看py代码就行，很常规。
AI系统日志分析原理与代码实战案例讲解
AI架构师小马
06-19 1809
AI系统日志分析原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 在现代信息技术的飞速发展中，系统日志分析已经成为保障系统稳定性和安全性的重要手段。系统日志记录了系统运行过程中的各种事件和状态信息，通过对这些日志的分析，可以发现系统潜在的问题、优化系统性能、提升安全性。随着人工智能技术的进步，AI
【DeepSpeed】使用 DeepSpeed 进行模型训练加速
彬彬侠的博客
04-15 2771
使用 DeepSpeed进行训练加速通常包括以下几个步骤：安装 Deepspeed 并配置 PyTorch 环境。修改训练脚本，将模型、优化器与 Deepspeed 集成。使用 JSON 配置文件来指定训练参数和优化策略。启动训练并使用 Deepspeed 的分布式训练和混合精度训练功能。使用日志和性能监控工具进行训练优化。Deepspeed 提供了强大的加速功能，能够显著提高大规模模型的训练效率。通过精细的内存优化和分布式训练支持，Deepspeed 为深度学习模型的训练提供了出色的支持。
Metasploit 训练营（二）
龙哥盟
07-18 729
让我们现在讨论如何创建渗透测试报告，看看应该包括什么，应该在哪里包括，应该添加或删除什么，如何格式化报告，使用图表等。许多人，如经理、管理员和高级管理人员，都会阅读渗透测试报告。因此，有必要对发现进行良好的组织，以便向涉及方传达正确的信息，并被目标受众理解。执行摘要包含了报告的完整总结，以标准和非技术性的文本为重点，旨在向公司的高级员工提供知识。渗透测试范围：此部分包括执行的测试类型和测试的系统。在此部分还列出了测试的所有 IP 范围。此外，此部分还包含了有关测试的严重程度信息。目标。
电赛模拟训练日志总结三（红外光通信装置）
weixin_43184208的博客
07-12 3464
一、项目 设计并制作一个红外光通信装置。 二、理论分析 电赛题目要求是将处理的音频信号和温度数字信号通过红外管发射发射出去，先将电信号转换为光信号，再将光转换成电信号的过程过程，这个实现的方案有多种。分为模拟量加数字量传输，数字量传输等等。实验过程中我们尝试过将音频信号转换成数字信号跟温度信号调制在一起，通过红外编码的方式实现数据传输，但是数字量传输往往会收到频率限制，且误码率极高，就这样我们把这...
【YOLOv8的训练日志分析】训练日志的重要性
YOLOv8作为当前深度学习领域内较为领先的实时目标检测算法之一，其训练日志是深入了解和分析模型训练过程的关键资源。在这一章节中，我们将介绍YOLOv8训练日志的基础知识，为接下来深入探索其内部的关键信息打下基础...
训练总结
红点雷龙XL
10-07 310
ACM的话，其实我之前的时候是退出过一次的，不过时间的话，那时候还挺早的，记得是第一个HDU上的二分三分的时候， 还可以吧，赶上趟了，总算是赶上了， ACM的话，在这个学习的过程中，如果说获得算法思想的话，那其实是必须的， 但其实我觉得带给我个人更多的，是一种学习的习惯和态度吧，尤其是这个暑假假期集训，我获得的就更加多了，书上的知识，还有学到点东西，总结一下的习惯，我觉得还不错的，还有的话，...
5.19训练日志
红点雷龙XL
05-19 255
这一周的话，因为是我们省赛完了有几天是没有给放题的， 也是给了3套题目吧，还是可以的，就是最后一套题目乍一看全是DP， 这三套题的DP我看着挺多的，至少每一套题上面都有一些DP， 第一套题的那个类似于状压的DP感觉还是不错的，至少之前完全没有做过，做的时候也没什么想法。。。 今天的话，我们是做了一个CCPC全国的邀请赛，也是两个省的省赛，规定时间一共过了三个题目， 一个是水题，一个是有关...
10.27训练总结
红点雷龙XL
10-27 235
今天的话，考试了，数学竞赛，这次的话，说实话有点可惜的，就感觉有的题目，可以做出来的，就是有的题目做的时候总是爱思路断档，前几天我还全部复习了高数，感觉真的是有点可惜的，不过的话，就觉得，这是第一次嘛，对于自己的做题量也是不太够的， 觉得这个东西和做算法题目似的，就是有的题目，感觉很强烈，但是就是差点事情，然后做不出来，还有可能网上的题解没有自己原本打算的哪一种，还是自己做题不多吧，和这次都差不...
每周3、6训练总结-7
红点雷龙XL
09-20 223
最近的话，再看那个蓝皮的提高篇吧，其实收获的话，我觉得还是最近要整理一些模板包括一些经典的题目感觉收获来的多一点， 之前的话，其实有的看的不是很明白的，现在的话，就感觉比较简单了，当然，也要知道其中的最基本的原理，不然自己的模板可能自己都不会用的，要知道其中原理，以后出了变式的题目才能做出来的， 还是整理吧，最近的话，整理了很多了，还差一点点，然后就是看看蓝皮的书，...
每周3、6训练总结-2
红点雷龙XL
09-01 213
最近的话，其实还是刷题比较多吧，内容的话，基本上也就一个题一个题的往下进，其实很慢的，但是要刷题的，刷题还是很有用的，最近的区间dp的题目有一部分还是挺好做的，基本上也在区间dp的学习过程中基本上都见过类似的题目了，当然，还有一部分是没什么思路的，这种，我还在刷。。。 区间dp的话，就像之前总结的那样，基本上就是小区间推大区间，或者回文子串，其实这些的话，都还可以的， 题目中记得还有一个是括号...
每周3、6训练总结-1
红点雷龙XL
08-29 212
这开学几天的话，其实我是觉得没怎么看到东西的， 可能是每天晚上有点累，还不太适应这上课的环境吧，最近也是很闷热 不过的话，我还是看了一部分题目的，并没有出现一天没进度的情况，只不过，进度很慢， 看的状压dp的话，还是有一小部分没看完吧，不多了， 我大体看了看后面的题目，有之前做过的，还可以吧， 继续吧，今天的训练赛状态也非常的差劲，第一个题坐了好久没做出来，心态有点炸。。。。...
每周3、6训练总结-5
红点雷龙XL
09-12 210
最近的话，没怎么做题吧，但是那个博客数位部分的我看的差不多了，虽然有的题解还是看的不太好，感觉看到了一些题目的不同的写法吧，其实感觉上来说的话，其实有的方法是通用的，并不是只有一种方法做一个题目，其实感觉还是有很大一部分题目换一种写法可能更好理解一点点，只有一点点，其实还是更喜欢那种dfs的，需要的基本上就是改善一下前置的东西，比如一些dp存储的数组问题，比较简单，当然这一部分我还是觉的遍历然后记...
4.4训练日志
红点雷龙XL
04-04 205
今天的话，给了我们参加比赛的一些信息和需要做的事情吧，但是还没搞好。。。。 还有时间吧， 还有就是最近做的一些题目，其中包括相对简单的求期望的题目，还有一些比较难理解的概率DP还有莫比乌斯，看的挺懵的， 知识了解了个大概吧，其实有关莫比乌斯的话，之前看过的，对于概率DP确实不大好想了。。。这次也只是做了几个比较简单的题目吧，很入门的，假期和他们交流一下吧，自己也是想问问人家是怎么考虑这个东西...
每周3、6训练总结-9
红点雷龙XL
09-27 204
这几天的话，貌似没怎么刷题了，我在看一些莫队的东西，比赛的时候碰上两次了，感觉还是挺有用的， 还有一部分KMP算法吧，那个其实容易理解一些，莫队的话，还没总结，最近作业有点多， 主要是笔记吧，感觉一个毛概笔记把我最近时间整蒙逼了，很难受，  ...
为什么Qt可视化界面不能运行训练后的权重
03-08
<think>好的，用户的问题是关于Qt可视化界面无法运行训练后的权重文件，需要解决方案。首先，我需要理解用户的具体情况。他们可能已经按照引用中的例子，比如引用[2]和[3]，使用了PySide6来设计GUI，并在其中加载了YOLO模型，但运行时出现了错误。常见的错误可能包括路径问题、模型加载方式不正确、依赖库版本不兼容，或者是在多线程中的问题。 首先，用户提到的错误可能是由于权重文件路径不正确导致的。在引用[3]中，代码示例使用了`abs_path`函数来获取绝对路径，这可能意味着用户需要确保权重文件的路径正确，并且程序有权限访问该路径。需要检查路径是否存在，是否使用了正确的相对或绝对路径，尤其是在不同操作系统下路径分隔符的问题。 其次，模型加载的方式是否正确。YOLOv8、YOLOv10等不同版本的模型加载方法可能有所不同。例如，在YOLOv8中，加载模型可能需要使用`YOLO`类，如`model = YOLO('weights/ship-yolov8n.pt')`，而在其他版本中可能有不同的API。用户需要确认代码中加载模型的语句是否与所使用的YOLO版本匹配。 另外，依赖库的版本兼容性也是一个常见问题。PyTorch、Ultralytics等库的版本更新可能导致API变化，进而引发错误。用户需要检查是否安装了与训练代码相同版本的库，特别是`ultralytics`和`torch`的版本是否一致。 还有可能的问题是在GUI线程中直接运行模型推理，导致界面冻结或崩溃。这时候应该将模型推理放在单独的线程中，避免阻塞主界面线程。例如，在PySide6中使用`QThread`来执行耗时操作，保持界面的响应性。 此外，用户可能在加载模型后没有正确进行前处理或后处理，导致输入数据格式不符合模型要求，或者输出解析出错。需要确保输入图像被正确转换为模型所需的张量格式，并且输出结果被正确解析后传递给界面显示。 最后，查看具体的错误信息是关键。用户需要提供控制台的错误日志，以便更准确地定位问题。例如，如果错误提示是文件未找到，那么路径问题更可能；如果是类型错误，可能是数据预处理的问题；如果是CUDA错误，可能是GPU相关配置的问题。 综合以上可能的问题点，解决方案需要逐步排查路径、模型加载方式、依赖版本、线程处理以及数据处理等环节，确保每个步骤都正确无误。</think>### Qt可视化界面运行训练后权重错误解决方案 #### 1. 路径与权限问题 - **绝对路径验证**：确保权重文件路径正确且程序有访问权限，使用`os.path.exists()`验证路径是否存在。例如： ```python import os weight_path = abs_path("weights/ship-yolov8n.pt", path_type="current") if not os.path.exists(weight_path): print(f"错误：权重文件不存在于 {weight_path}") ``` 引用[3]中模型加载代码依赖路径解析函数`abs_path`，需检查该函数的实现逻辑[^3]。 #### 2. 模型加载方法适配 - **YOLO版本兼容性**：不同版本的YOLO模型加载方式存在差异： - YOLOv8需使用`ultralytics.YOLO`类： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO(weight_path) # 直接加载权重 ``` - 若使用旧版代码（如YOLOv5），需通过`torch.hub.load`加载： ```python model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weight_path) ``` 确保代码与训练时使用的框架版本一致[^1][^3]。 #### 3. 依赖库版本冲突 - **版本对齐**：检查关键库的版本匹配性： ```bash pip list | grep -E "torch|ultralytics|opencv-python" ``` 推荐使用以下组合： ``` torch==2.0.1 ultralytics==8.0.196 opencv-python==4.7.0.72 ``` #### 4. 多线程处理 - **异步推理**：在Qt界面中避免主线程阻塞，使用`QThread`分离模型推理： ```python class InferenceThread(QThread): result_ready = Signal(object) # 定义信号传递结果 def __init__(self, image): super().__init__() self.image = image def run(self): results = model(self.image) # 模型推理 self.result_ready.emit(results) ``` #### 5. 数据预处理规范 - **输入格式标准化**：YOLO模型通常需要RGB格式的归一化张量输入： ```python def preprocess(image): image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = image / 255.0 # 归一化 return torch.from_numpy(image).permute(2,0,1).unsqueeze(0).float() ``` #### 6. 错误调试建议 - **日志捕获**：在代码中增加异常捕获逻辑： ```python try: results = model.predict(source=image) except Exception as e: print(f"模型推理失败：{str(e)}") ``` #### 7. 环境配置验证 - **CUDA可用性检查**：确保GPU驱动和CUDA工具包正常工作： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出应为True print(torch.rand(2,3).cuda()) # 测试GPU张量创建 ``` --- ###
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