我自己在家学习

最新推荐文章于 2024-04-15 09:25:22 发布
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#作业

爸爸开会前告知作业是数学或小作文，作者睡醒后先玩，两点半开始学习，却发现数学题一题都不会，担心爸爸回来会责怪，于是在作文课写下此事。



一天下午，爸爸去开会，告诉我作业是数学或者小作文，我正在睡觉，爸爸走后，
我睡醒起床开始玩了。

玩到两点半，开始学习，但是数学没有一题会，我真不高兴，我想爸爸回来会打的,我越想越不放心。

所以，上作文课时，我写下了这篇作文。

10985，10，24

在家如何快速学习编程，这 6 个方法很实用
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五一是出门游学的学习效率高还是在家学习的效率高？出游新鲜环境体验与在家稳定集中 再者结合 游而不学 钱不白花了？何况没有钱
chenhao0568的专栏
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在家学习的第一周
waouya的博客
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活到老学到老
02-02 1289
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### 家庭环境下的大规模机器学习模型训练 在家使用个人电脑训练大规模机器学习模型面临的主要挑战在于硬件资源的局限性和效率优化。尽管如此，通过合理规划和技术手段的应用，仍然可以在一定程度上实现这一目标。 #### 1. 资源评估与准备 对于大多数复杂的机器学习任务来说，尤其是涉及到深度神经网络的大规模模型训练，GPU的支持是非常重要的。如果现有的PC配置不支持CUDA运算，则可能需要考虑升级显卡至NVIDIA系列以获得更好的加速效果[^2]。 另外，在开始之前应该仔细分析手头的数据集大小以及预期要构建的模型架构复杂度，从而预估所需的内存空间、磁盘读写速度等物理条件是否满足需求。 #### 2. 工具链搭建 为了提高开发效率并充分利用现有设备的能力，建议安装一些常用的开源工具包来辅助完成整个流程： - **PyTorch/TensorFlow**: 支持动态图机制，易于调试且社区活跃； - **Jupyter Notebook/Lab**: 提供交互式的编程体验，方便实验探索； - **Docker/Singularity**: 可以为不同的项目创建隔离的工作环境，减少依赖冲突的风险； - **Ray/Dask**: 当遇到多核CPU或多台主机联网协作场景时能够有效提升吞吐量； 这些软件可以帮助简化从数据处理到最终部署之间的各个环节操作难度，并且很多都内置了针对特定平台做了针对性优化的功能模块。 #### 3. 技术策略调整 考虑到家用级计算机通常不具备数据中心级别的强大算力，因此在设计算法方案时应采取更加灵活务实的态度： - 尽量采用轻量化版本的基础组件代替原版（比如MobileNetV3相较于ResNet50），既不影响核心功能又能显著降低参数量； - 利用迁移学习的思想加载已有的高质量预训练权重作为初始化状态，之后仅需微调少量层即可达到不错的效果； - 实施分布式计算模式分摊工作负载——即使是在单一节点内部也可以借助多线程/进程技术让多个子任务并发执行； - 对于特别庞大的数据集合可尝试在线增量更新方式逐步累积历史记录而不是一次性全部载入RAM中占用过多宝贵的空间资源； 以上方法能够在保持较高精度的同时尽可能缩短迭代周期，使得即便是在相对简陋的家庭实验室里也能顺利开展前沿研究活动[^4]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # 加载预训练模型 model = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True) transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) image_path = 'example.jpg' img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(img).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) print(output.argmax().item()) ```
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