《TensorFlow 快速入门与实战》8-TensorFlow社区参与指南0 码力 | 46 页 | 38.88 MB | 1 年前3
PyTorch OpenVINO 开发实战系列教程第一篇发工具。在 pytorch 发布之后两年的 2018 年 facebook 又把 caffe2 项目整合到 pytorch 框架中,这样 pytorch 就进一步 整合原来 caffe 开发者生态社区,因为其开发效率高、特别容 易构建各种复杂的深度学习模型网络,因此很快得到大量人工 智能开发者的认可与追捧,也成为工业界最受欢迎的深度学习 框架之一。 Pytorch 发展至今,其版本跟功能几经迭代,针对不同的场景 PyCharm 的安装与配置 首先是从 Pycharm 官方网站上下载 Pycharm,版本有专业 版与社区版之分,社区版免费使用而专业版则需要付费使用。 Pycharm 官方网站如下: https://www.jetbrains.com/pycharm/ 点击就可以下载专业版试用或者社区免费版,默认安装之后就 可以通过桌面图标双击打开如下: 图 1-5(Pycharm 导航页面) PyTorch0 码力 | 13 页 | 5.99 MB | 1 年前3
《TensorFlow 快速入门与实战》6-实战TensorFlow验证码识别Imaging Library) 为 Python 解释器添加了图像处理功能。但是,在 2009 年发布 1.1.7 版本后,社区便停止更新和维护。 Pillow 是由 Alex Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今,社区依然非常活跃,Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持,高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核0 码力 | 51 页 | 2.73 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-01机器学习-引言ee 53 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能, 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱,那么推荐使用专业版,edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意:安装路径尽量不使用带有0 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言ee 54 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能, 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱,那么推荐使用专业版,edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意:安装路径尽量不使用带有0 码力 | 80 页 | 5.38 MB | 1 年前3
AI大模型千问 qwen 中文文档、AI Agent 等; 想了解更多信息,欢迎访问: • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区,加入 Discord 和 微信群 。很期待见到你们! 快速开始 1 Qwen 2 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5,您可以从 Hugging 方法不支持模型分片。若要实现模型分片,您需要先加载模型,然后使用来自 transformers 库的 save_pretrained 方法来保存并分片模型。除此之外,一切操作都非常简单。祝您 使用愉快! 1.9 GGUF 最近,在社区中本地运行 LLM 变得越来越流行,其中使用 llama.cpp 处理 GGUF 文件是一个典型的例子。通 过 llama.cpp,您不仅可以为自己的模型构建 GGUF 文件,还可以进行低比特量化操作。在0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前3
动手学深度学习 v2.0我们着手创建的资源可以:(1)每个人都可以免费获得;(2)提供足够的技术深度,为真正成为一名应用机 器学习科学家提供起步;(3)包括可运行的代码,向读者展示如何解决实践中的问题;(4)允许我们和社区 的快速更新;(5)由一个论坛2作为补充,用于技术细节的互动讨论和回答问题。 这些目标经常是相互冲突的。公式、定理和引用最好用LaTeX来管理和布局。代码最好用Python描述。网页 原生是H 目录 7 练习 1. 在本书discuss.d2l.ai6的论坛上注册帐户。 2. 在计算机上安装Python。 3. 沿着本节底部的链接进入论坛,在那里可以寻求帮助、讨论这本书,并通过与作者和社区接触来找到问 题的答案。 Discussions7 6 https://discuss.d2l.ai/ 7 https://discuss.d2l.ai/t/2086 8 目录 安装 我们需要配置一个环境来运行 且愿意在证明之前尝试。这种在 处理统计问题上新发现的经验主义,加上人才的迅速涌入,导致了实用算法的快速进步。尽管在许多情况下, 这是以修改和重新发明存在了数十年的工具为代价的。 最后,深度学习社区引以为豪的是,他们跨越学术界和企业界共享工具,发布了许多优秀的算法库、统计模 型和经过训练的开源神经网络。正是本着这种精神,本书免费分发和使用。我们努力降低每个人了解深度学 习的门槛,希望读者能从中受益。0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3
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