2023年12月11日 (星期一)
- 16:322023年12月11日 (一) 16:32 差异 历史 +104 NanoGPT Tutorial →水浒传
- 16:272023年12月11日 (一) 16:27 差异 历史 +61 NanoGPT Tutorial →不听不听，和尚念经
- 16:262023年12月11日 (一) 16:26 差异 历史 +232 NanoGPT Tutorial →不听不听，和尚念经
- 16:242023年12月11日 (一) 16:24 差异 历史 −18 NanoGPT Tutorial →先学习一下人类幼崽的启蒙读物《三字经》？
- 16:242023年12月11日 (一) 16:24 差异 历史 +18 NanoGPT Tutorial →训练一个会背《三字经》的模型
- 16:232023年12月11日 (一) 16:23 差异 历史 +3,481 NanoGPT Tutorial →不听不听，和尚念经
- 16:162023年12月11日 (一) 16:16 差异 历史 +415 NanoGPT Tutorial →不听不听，和尚念经
- 16:132023年12月11日 (一) 16:13 差异 历史 +751 NanoGPT Tutorial →佛经
- 16:022023年12月11日 (一) 16:02 差异 历史 +24 NanoGPT Tutorial →学一下三字经
- 16:022023年12月11日 (一) 16:02 差异 历史 +739 NanoGPT Tutorial →学一下三字经
- 15:552023年12月11日 (一) 15:55 差异 历史 +2,108 NanoGPT Tutorial →三字经
- 15:152023年12月11日 (一) 15:15 差异 历史 +277 NanoGPT Tutorial →运行“莎士比亚”例子
- 14:362023年12月11日 (一) 14:36 差异 历史 +634 NanoGPT Tutorial →运行“莎士比亚”例子
- 14:282023年12月11日 (一) 14:28 差异 历史 +28 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 14:262023年12月11日 (一) 14:26 差异 历史 −11 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 13:592023年12月11日 (一) 13:59 差异 历史 +539 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 13:532023年12月11日 (一) 13:53 差异 历史 +307 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 13:312023年12月11日 (一) 13:31 差异 历史 +122 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 13:292023年12月11日 (一) 13:29 差异 历史 +47 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 13:282023年12月11日 (一) 13:28 差异 历史 +472 NanoGPT Tutorial →下载和运行nanoGPT
- 13:252023年12月11日 (一) 13:25 差异 历史 +490 NanoGPT Tutorial →下载
- 11:582023年12月11日 (一) 11:58 差异 历史 +161 NanoGPT Tutorial →环境准备
- 11:552023年12月11日 (一) 11:55 差异 历史 +6 NanoGPT Tutorial →Miniconda 和Python
- 11:552023年12月11日 (一) 11:55 差异 历史 +7 NanoGPT Tutorial →Miniconda 和Python
- 11:542023年12月11日 (一) 11:54 差异 历史 +8 NanoGPT Tutorial →Miniconda 和Python
- 11:542023年12月11日 (一) 11:54 差异 历史 +285 NanoGPT Tutorial →Miniconda
- 11:502023年12月11日 (一) 11:50 差异 历史 +74 NanoGPT Tutorial →环境准备
- 11:482023年12月11日 (一) 11:48 差异 历史 +420 NanoGPT Tutorial 无编辑摘要
- 10:212023年12月11日 (一) 10:21 差异 历史 +1,125 新 Overfitting Created page with " 过拟合是一种不受欢迎的机器学习行为，当机器学习模型为训练数据提供准确的预测而不是新数据时，就会发生这种行为。当数据科学家使用机器学习模型进行预测时，他们首先在已知数据集上训练模型。然后，根据这些信息，该模型尝试预测新数据集的结果。过度拟合模型可能给出不准确的预测，并且无法对所有类型的新数据表现良好<ref>https://aws.amazon.com..." 当前
- 05:182023年12月11日 (一) 05:18 差异 历史 +21 NanoGPT Tutorial 无编辑摘要
- 05:162023年12月11日 (一) 05:16 差异 历史 +118 NanoGPT Tutorial 无编辑摘要
- 05:122023年12月11日 (一) 05:12 差异 历史 +420 NanoGPT Tutorial 无编辑摘要
- 05:092023年12月11日 (一) 05:09 差异 历史 +541 NanoGPT Tutorial 无编辑摘要
- 05:082023年12月11日 (一) 05:08 差异 历史 +331 NanoGPT Tutorial 无编辑摘要
- 05:052023年12月11日 (一) 05:05 差异 历史 +532 新 NanoGPT Tutorial Created page with "<syntaxhighlight lang="bash"> (base) ➜ nanoGPT git:(master) python data/shakespeare_char/prepare.py length of dataset in characters: 1,115,394 all the unique characters: !$&',-.3:;?ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz vocab size: 65 train has 1,003,854 tokens val has 111,540 tokens </syntaxhighlight> <syntaxhighlight lang="bash"> python train.py config/train_shakespeare_char.py # Run it without GPU (mac air), pytorch nightly # raise AssertionError("..."
- 05:032023年12月11日 (一) 05:03 差异 历史 +130 PyTorch get started →Install pytorch
- 04:552023年12月11日 (一) 04:55 差异 历史 +143 PyTorch get started →Concepts
- 04:512023年12月11日 (一) 04:51 差异 历史 +447 PyTorch get started →Tensor（张量）
- 04:452023年12月11日 (一) 04:45 差异 历史 +637 PyTorch get started →Tensor（张量）
- 04:432023年12月11日 (一) 04:43 差异 历史 +25 PyTorch get started →Tensor（张量）
- 04:422023年12月11日 (一) 04:42 差异 历史 +422 PyTorch get started →Tensor（张量）
- 04:382023年12月11日 (一) 04:38 差异 历史 +82 PyTorch get started →Tensor（张量）
- 04:362023年12月11日 (一) 04:36 差异 历史 +12 PyTorch get started →Tensor
- 04:362023年12月11日 (一) 04:36 差异 历史 +353 PyTorch get started 无编辑摘要
- 04:352023年12月11日 (一) 04:35 差异 历史 +21 PyTorch get started 无编辑摘要
- 04:352023年12月11日 (一) 04:35 差异 历史 0 小 PyTorch get started Riguz moved page Conda:Initialize to PyTorch:Get Started without leaving a redirect
- 04:322023年12月11日 (一) 04:32 差异 历史 +229 PyTorch get started →Install pytorch
- 04:312023年12月11日 (一) 04:31 差异 历史 +106 PyTorch get started →Install pytorch
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- 04:132023年12月11日 (一) 04:13 差异 历史 0 分类:Deep Learning 无编辑摘要 当前