1、用C语言编写：GGML是用C语言开发的，这意味着它可能具有高性能和低资源消耗的特点。 2、支持16位浮点：GGML支持16位浮点数，这可以减少模型的存储空间和计算资源需求，同时保持合理的精度。 3、整数量化支持（例如INT4位、INT5位、INT8位）：GGML支持将模型 ...

目前还不太清楚为何训练中会出现 Accuracy 突降、Loss 突增的问题。 本项目测试环境为 Ubuntu20.04，python 版本为 3.10.13。 根据自己的需要修改 train.py 文件中第 11~23 行的参数（默认也可以）。 运行 train.py 即可：python train.py。 该项目每轮训练中，只要训练准确率比 ...

降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中，我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和 ...

在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。 而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 但现在，在一台笔记本电脑上就能将时间缩短200多倍。 速度直达0.76秒！ 那么，到底是如何仅在一次epoch的训练中就达到99%的准确率的呢？

在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。

CNN是现在十分火热的模型，在很多图像检索问题上，CNN模型的效果在以往的基础上有了很大的提高，但是CNN毕竟没有把这些问题完全解决，CNN还是有它自己的弱点的。这个弱点也不能算作是它独有的问题，但是由于它的效果实在太好了，很多人甚至对它产生了 ...

②补充2： 关于 CNN 中的 padding，表示有在网上找了些博客看看，现摘入如下，以便随时查阅。 Convolution Arithmetic （卷积运算） 输入的尺寸为 i，卷积核大小为 k，strides 的大小为 s，padding 的大小为 p，输出的尺寸为 o，只考虑卷积核和输入的 x 和 y 相等的情况。