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2024年7月10日
LSTM計算分析
摘要: 普通的RNN,中間循環的就是一個tanh激活函數 LSTM也具有這種鏈式結構,但重復模塊具有不同的結構。有四個神經網絡層,它們以一種非常特殊的方式相互作用,而不是只有一個單獨的神經網絡層。 LSTM (Long Short-Term Memory)也稱長短時記憶結構,它是傳統RNN的變體,與經典RN
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posted @ 2024-07-10 14:31 qzl
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2023年2月22日
遷移virtualenv虛擬環境,復制,免安裝
摘要: 前提:在原來的服務器中使用相同的python版本,并使用virtualenv創建了自己的虛擬環境。 1、首先在新的機器上安裝virtualenv(要有和原機器相同版本的python解釋器,第5步也很相關) pip install virtualenv2、把原服務器上的虛擬環境打包 tar -zcvf
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posted @ 2023-02-22 15:01 qzl
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2022年6月23日
centos7.8GPU服務器搭建
摘要: 首先官方文檔有cuda驅動和toolkit和Linux內核本,gcc版本的對應關系,其中也有一些安裝過程可參考: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 此網址也包括各個版本的cuda驅動與庫 cuda文件版本命名理解: NVIDIA-Li
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posted @ 2022-06-23 14:11 qzl
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2022年4月14日
ubuntu docker pull 失敗 Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/
摘要: 問題: ubuntu@VM-3-4-ubuntu:~$ docker pull tensorflow/tensorflow:2.3.4-gpuError response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: r
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posted @ 2022-04-14 11:22 qzl
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2022年3月28日
LinuxGPU服務器搭建
摘要: (1)驅動與cuda下載: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn (2)執行以下命令進行安裝,文件名替換為自己的。 sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run -no-x-check -no-nou
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posted @ 2022-03-28 17:56 qzl
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2022年3月23日
pip 源修改,換國內
摘要: pip國內的一些鏡像 阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清華大學
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posted @ 2022-03-23 13:47 qzl
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Ubuntu更換國內apt-get源
摘要: 更換方法: cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak sudo sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list apt-get update
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posted @ 2022-03-23 11:14 qzl
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2022年3月22日
Ubuntu docker安裝、驗證、卸載
摘要: 卸載Docker CE 卸載Docker CE軟件包: sudo apt-get purge docker-ce 主機上的圖像,容器,卷或自定義配置文件不會自動刪除。要刪除所有圖像,容器和卷: sudo rm -rf /var/lib/docker 您必須手動刪除任何已編輯的配置文件。 一般我都會再
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posted @ 2022-03-22 17:06 qzl
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2022年3月8日
python服務返回text與json
摘要: json.dumps(),loads()和jsonify()的區別 使用方法不同: dumps和loads方法,來自json模塊,而json模塊是python中的,可以直接導入: import json 而jsonify是flask封裝的擴展包 from flask import jsonify 作
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posted @ 2022-03-08 14:39 qzl
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2022年2月15日
信息量、信息熵、相對熵,交叉熵 簡單理解
摘要: 信息量: 假設X是一個離散型隨機變量,其取值集合為X,概率分布函數為p(x)=Pr(X=x),x∈X,我們定義事件X=x0的信息量為: I(x0)=?log(p(x0)),可以理解為,一個事件發生的概率越大,則它所攜帶的信息量就越小,而當p(x0)=1時,熵將等于0,也就是說該事件的發生不會導致任何
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posted @ 2022-02-15 14:39 qzl
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