PyTorch Release Notes
PyTorch RN-08516-001_v23.07 | 12 ‣ CVE-2022-45198 - Pillow before 9.2.0 performs Improper Handling of Highly Compressed GIF Data (Data Amplification). ‣ CVE-2022-45199 - Pillow before 9.3.0 allows corresponding libraries in our release: ‣ CVE-2022-45198 - Pillow before 9.2.0 performs Improper Handling of Highly Compressed GIF Data (Data Amplification). ‣ CVE-2022-45199 - Pillow before 9.3.0 allows corresponding libraries in our release: ‣ CVE-2022-45198 - Pillow before 9.2.0 performs Improper Handling of Highly Compressed GIF Data (Data Amplification). ‣ CVE-2022-45199 - Pillow before 9.3.0 allows0 码力 | 365 页 | 2.94 MB | 1 年前3Lecture 1: Overview
potential for bias. Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 50 / 57 The Curse of Dimensionality Handling complexity Involve many variables, how can we handle this complexity without get- ting into trouble0 码力 | 57 页 | 2.41 MB | 1 年前3《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 1 - Introduction
Being able to use as little data for training is critical when the user-data might be sensitive to handling / subject to various restrictions such as the General Data Protection Regulation (GDPR) law6 in0 码力 | 21 页 | 3.17 MB | 1 年前3超大规模深度学习在美团的应用-余建平
64分片整体可用性:99.99% ^ 64 = 99.36% 128分片整体可用性:99.99% ^ 128 = 98.72% • Backup Request Jeff Dean在解决BigTable高扇出时提出的方案 PS的长尾效应 Backup Request 副本1 副本2 PS Shard 1 副本1 副本2 PS Shard 2 副本1 副本2 PS Shard N Predictor Predictor req 1 req 2 req N PS Req … … reply 1 reply 2 reply N … 超过t Backup Request Cancel Request 流式模型的通路 • 持久化存储 本地disk存储,持久化对齐kafka的数据 • PS快速failover Compaction机制,降低load数据量 • Online Learning对数据流的要求0 码力 | 41 页 | 5.96 MB | 1 年前3《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 3 - Learning Techniques
import ImageDataGenerator from urllib.request import urlopen IMG_SIZE = 224 def load_image(url): with urlopen(url) as request: img_array = np.asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8) img = cv20 码力 | 56 页 | 18.93 MB | 1 年前3Chatbots 中对话式交互系统的分析与应用
语言理解 (SLU) 策略优化 (DPO) 状态追踪 (DST) inform(order_op=预订, restaurant_name=云海肴, subbranch=中关村店) request(phone, name) 理解模块 对话管理 模块 产生模块 Spoken Language Understanding (SLU) • 结构化表示自然语言的语义: • act1 (slot1=value1 slot2=value2,…), act2 (slot1=value1,…), … • acttype, slot, value的取值范围已预先定义好 “您好韩小姐,麻烦提供下手机号哦” request (phone, name=韩小姐) act slot slot value act-slot-value tuples 语言理解 (SLU) • DSTC3中定义的部分动作类别 语言理解0 码力 | 39 页 | 2.24 MB | 1 年前3从推荐模型的基础特点看大规模推荐类深度学习系统的设计 袁镱
Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 查询Sparse Table 查询Dense Tensor 更新参数 � 常规训练流⽔线 样本读取 样本解析 参数拉取 参数更新 查询Sparse Table 查询Dense Tensor Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter0 码力 | 22 页 | 6.76 MB | 1 年前3PyTorch Tutorial
torch • ???????????? On Princeton CS server (ssh cycles.cs.princeton.edu) • Non-CS students can request a class account. • Miniconda is highly recommended, because: • It lets you manage your own Python0 码力 | 38 页 | 4.09 MB | 1 年前3AI大模型千问 qwen 中文文档
'generate_cfg': { 'top_p': 0.8 (续下页) 40 Chapter 1. 文档 Qwen (接上页) } } system = 'According to the user\'s request, you first draw a picture and then␣ �→automatically run code to download the picture ' + \ 'and0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前3动手学深度学习 v2.0
2所示左侧栏中的“Limits”(限制)标签查看是否有数量限制。图16.3.3显 示了此类限制的一个例子。账号目前无法按地域打开p2.xlarge实例。如果你需要打开一个或多个实例,请点 击“Request limit increase”(请求增加限制)链接,申请更高的实例配额。一般来说,需要一个工作日的时 间来处理申请。 图16.3.3: 实例数量限制 启动实例 接下来,单击 图16.3 间的间隔(即修订笔误的间隔)常常需要几年,但这本书的改进通常需要几小时到几天的时间。由于版本控 制和持续自动集成(CI)测试,这一切颇为高效。为此,你需要向gihub存储库提交一个 pull request221。当 你的pull请求被作者合并到代码库中时,你将成为贡献者222。 16.5.1 提交微小更改 最常见的贡献是编辑一句话或修正笔误。我们建议你在GitHub存储库223 中查找源文件,以定位源文件(一 change”(“提交文件修改”)面板中填写更改说明,然后单击“Propose file change”按钮。它会重定向到新页面以查看你的更改(图16.5.7)。如果一切正常,你可以通过点击“Create pull request”按钮提交pull请求。 16.5.2 大量文本或代码修改 如果你计划修改大量文本或代码,那么你需要更多地了解本书使用的格式。源文件基于markdown格式224,并 通过d2lbook20 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3
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