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2024年4月17日
关于LargeGT的安装(import ogb.nodeproppred报错)
摘要: 在导包时from ogb.nodeproppred import DglNodePropPredDataset,报错 ! import ogb.nodeproppred报错的三大原因 原因1:pytorch-geometric没有被正确安装 正确安装教程:pytorch-geometric.read
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posted @ 2024-04-17 12:40 wuhaoliu
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2024年4月16日
torch_geometric.nn.TransformerConv 和 torch.nn.Transformer的区别
摘要: 在深度学习库 PyTorch 和其扩展库 PyTorch Geometric 中,你可能会遇到不同的实现,用于处理不同类型的数据(如序列数据和图数据)。这里讨论的两个类 torch_geometric.nn.TransformerConv 和 torch.nn.Transformer (注意,PyT
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posted @ 2024-04-16 18:09 wuhaoliu
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2024年4月15日
遍历读取文件夹各个文件的数据
摘要: 需求: 希望得到一个列表,该列表保存了train文件夹内所有文件的信息。(如下图所示) import os train_dir = "./train" text = [] # 用来存储各个文件中的数据 for fname in os.listdir(train_dir): # 遍历读取train_d
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posted @ 2024-04-15 10:16 wuhaoliu
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2024年4月8日
单细胞多组学最新研究
摘要: 本人经常关注的研究来源 1. 单细胞多组学分析_tzc_fly的博客-CSDN博客 2. OmicsML/awesome-foundation-model-single-cell-papers (github.com) 3. OmicsML/awesome-deep-learning-single-
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posted @ 2024-04-08 17:14 wuhaoliu
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2024年3月13日
GPU服务器的性能实时监控(由nvidia_gpu_exploter+prometheus+grafana实现)
摘要: 先展示最终效果: 要实现上述监控页面,必须安装并配置nvidia_gpu_exploter、prometheus、grafana这三个软件,具体的安装配置流程如下: (我想通过网页实时展示服务器上正在运行的gpu进程以及使用的显存占比,但是这套配置其最终效果只显示内存使用占比、显存使用占比,gpu实
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posted @ 2024-03-13 13:47 wuhaoliu
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2024年3月11日
如何画出你想要的混淆矩阵(热力图)
摘要: 1. 什么是混淆矩阵? 答:混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示。 具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等,这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于多分类的监督学习
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posted @ 2024-03-11 18:31 wuhaoliu
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2024年3月9日
ubuntu 下如何调整时钟时间,指定时区
摘要: 在 Ubuntu 操作系统中,你可以使用 timedatectl 命令来调整时钟。以下是一些常用的时钟调整操作: 在 Ubuntu 操作系统中,你可以使用 timedatectl 命令来调整时钟。以下是一些常用的时钟调整操作: 第一种方法(适用于一般情况) 1. 显示当前时间和日期信息: timed
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posted @ 2024-03-09 15:22 wuhaoliu
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2024年3月7日
scGPT的flash_attn可用版本
摘要:
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posted @ 2024-03-07 21:40 wuhaoliu
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R_HOME 报错:valueerror: openrlib.r_home cannot be none.
摘要: 关于scGPT代码finetune_integrate.py文件运行报错 代码在命令行运行正常,在pycharm中报错 pycharm中导包报红线,在命令行执行正常,同样也适用以下解决办法 报错,说在环境中找不到R_HOME ValueError: r_home is None. Try pytho
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posted @ 2024-03-07 21:05 wuhaoliu
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2024年1月28日
大模型理论基础07
摘要: [第8章 分布式训练] 在分布式训练中,常见的并行策略包括数据并行和模型并行。 数据并行:数据并行是指将训练数据分成多个批次,每个批次分配给不同的设备进行处理,。每个设备都有一份完整的模型副本,并且在本地计算梯度。然后,通过一定的机制(例如全局同步)将各设备上的梯度汇总,更新模型参数。数据并行适用于
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posted @ 2024-01-28 00:58 wuhaoliu
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