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摘要： Problem Description Suppose we have a simple partial differential equation as follows. \[\frac{1}{2}\frac{\partial u}{\partial t}=\frac{\partial^2u}{\ 阅读全文

摘要： 推荐该作者的视频：https://www.youtube.com/@CC_ACADEMY/playlists 阅读全文

摘要： 什么是学习率调度程序 学习率调度程序(Learning Rate Scheduler)是一种在训练过程中调整学习率的方法，通常会随着训练的进行而降低学习率。这有助于模型在训练开始时（此时参数远离其最佳值）进行较大的更新，并在稍后参数更接近其最佳值时进行较小的更新，从而实现更多的微调。 实践中广泛使用 阅读全文

摘要： python中内置str、list、tuple、dict、set、file都是可迭代对象 迭代器使用函数iter()和next()，以下两种方法都可以： # 不依赖索引的数据类型迭代取值 dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} iter_dic = iter(dic) prin 阅读全文

摘要： Huggingface：https://huggingface.co/ 选取Models模块，搜搜flux，选择XLabs-AI/flux-RealismLora 在API部分选择View Code： 得到以下代码： import requests API_URL = "https://api-in 阅读全文

摘要： 在train函数中，如果我们使用验证集，大概会有以下代码片段： model.eval() # Set your model to evaluation mode. loss_record = [] for x, y in valid_loader: x, y = x.to(device), y.to 阅读全文

摘要： 向量的延伸——数组 假设一个k维的向量\(\mathbf{u}\)，我们希望计算这个k维的向量在某个基向量\(\mathbf{v_i}\)上的投影： \[u_{(v_{i})}=u_{1}v_{i,1}+u_{2}v_{i,2}+\cdots+u_{k}v_{i, k}=\sum_{n=1}^{k} 阅读全文

摘要： 代码片段： _, train_pred = torch.max(outputs, 1) train_acc += (train_pred.detach() == labels.detach()).sum().item() torch.max(outputs, 1): 这个函数用于返回每一行（即每个样 阅读全文

摘要： cuda安装：https://blog.csdn.net/AI_dataloads/article/details/133043869 查看gpu算力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 首先卸载当前安装的pytorch： pip uninstall tor 阅读全文

摘要： import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import Dataset, DataLoader data_x = torch.tensor([ [1.0, 2.0], [1.5, 2.5], 阅读全文