深度学习

本地安装pytorch时，若遇到“no matching distribution found for torch”错误，通常是由于当前python版本与pytorch官方提供的预编译包不兼容所致。本文将深入解析此问题，并提供通过管理python虚拟环境、查阅pytorch官方兼容性列表及使用指定安…

8位量化（int8 quantization）在深度学习模型部署中，旨在显著降低模型的内存占用，从而允许在资源受限的硬件上加载更大的模型。然而，与直觉相反，这种量化技术在gpu上进行推理时，通常会导致推理速度变慢，而非加速。这是因为量化过程引入了额外的计算操作，需要在内存效率和计算速度之间进行权衡。…

本教程旨在解决vs code jupyter notebook中使用tensorflow keras时，智能提示（intellisense）无法显示函数文档的问题。通过调整keras的导入方式并启用vs code的扩展内核补全功能，用户可以恢复完整的代码提示和文档支持，显著提升开发效率和代码理解度。…

本文旨在帮助读者解决在Python本地环境中，使用`pip install torch`命令安装Torch包时遇到的“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch”错误。文章将分析可能的原因，并提供相应的解决…

本文探讨了使用`bitsandbytes`对whisper模型进行8位量化（`load_in_8bit`）对推理性能的影响。尽管直觉上量化可能带来速度提升，但实践中它主要用于显著降低模型内存占用， enabling部署大型模型于资源受限的硬件。然而，由于量化引入的额外计算操作，推理速度通常会变慢，而…

本文深入探讨scikit-learn库中用于二元分类任务的多种核心模型，包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，并详细阐述它们的原理、适用场景及在scikit-learn中的实现方式。同时，文章澄清了异常检测模型与标准二元分类模型之间的区别，并提供了一个通用的模型实现流程和实践建议，旨在帮助读…

8位量化技术旨在降低大型模型内存占用，使其能在有限硬件上运行，但通常会引入额外的计算开销，导致gpu推理速度下降。本文将深入探讨8位量化在hugging face transformers中对whisper模型推理性能的影响，解释其背后的机制，并提供实践代码示例及使用注意事项。 在深度学习领域，模型…

本文旨在指导如何将vision transformer (vit) 模型从单标签多分类任务转换到多标签分类任务。核心在于替换原有的`crossentropyloss`为`torch.nn.bcewithlogitsloss`，并确保标签数据格式正确。同时，文章还将探讨多标签分类任务中适用的评估指标与…

本文旨在指导如何将vision transformer（vit）等模型从单标签多分类任务转换为多标签分类任务。核心内容包括替换原有的`crossentropyloss`为适用于多标签的`bcewithlogitsloss`，并详细阐述了多标签分类的损失函数实现、模型输出层调整以及关键的评估指标与预测…

本文旨在详细阐述如何将Vision Transformer（ViT）从单标签多分类任务转换为多标签分类任务，并重点介绍损失函数的选择与评估策略的调整。我们将探讨为何`CrossEntropyLoss`不适用于多标签场景，并深入讲解`BCEWithLogitsLoss`的使用方法，包括标签格式要求。此…