求助，在colab上跑基于pytorch的深度学习模型遇到问题

一只晖 2020-01-28 11:35:59

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从零开始大模型开发与微调：可视化的PyTorch数据处理与模型展示作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：大模型开发，微调，可视化数据处理，PyTorch，模型展示

十六、组合计算机视觉和强化学习在前一章中，我们学习了如何将自然语言处理技术(LSTM 和转换器)与基于计算机视觉的技术相结合。在本章中，我们将学习如何将基于强化学习的技术(主要是深度 Q 学习)与基于计算机视觉的技术相结合。我们将从学习强化学习的基础开始，然后学习与识别如何计算在给定状态下采取行动的相关值(Q 值)相关的术语。接下来，我们将了解如何填写 Q 表，这有助于确定给定状态下与各种行为相关的值。此外，我们将了解在由于大量的可能状态而无法提出 Q 表的情况下，如何确定各种行动的 Q 值；我们将使用

这篇文章提供了 3D 深度学习的概述:基本术语，3D 数据表示和各种 3D 计算机视觉任务。我们已经分享了一些学习资源，您可能会发现这些资源对开始 3D 深度学习有所帮助。关于作者——玛格丽特·梅纳德·里德是一名 ML 工程师、艺术家和有抱负的 3D 时装设计师。Nived PA 是阿姆里塔大学计算机工程专业的本科生。亨特·哈里特在Unsplash上的照片PyTorch 基于 Torch 库，是最受机器学习从业者欢迎的深度学习框架之一。

在本书中，我们深入到深度学习(DL)的领域，并涵盖了几个深度学习概念以及几个案例研究。这些案例研究的范围从图像识别到推荐系统，从艺术生成到对象聚类。深度学习是更广泛的机器学习(ML)方法家族的一部分，基于具有表示学习的人工神经网络(ann)。这些神经网络模仿人类的脑细胞，或神经元，进行算法学习，它们的学习速度比人类的学习速度快得多。几种深度学习方法为不同类型的机器学习问题提供了解决方案:(I)监督学习，(ii)非监督学习，(iii)半监督学习，以及(iv)强化学习。

Elegy是一个基于 Jax，受 Keras 和俳句启发的深度学习框架。易于使用:Keras 模型 API 超级简单易用，所以 Elegy 移植了它，并试图尽可能地遵循它。Keras 用户在使用 Elegy 时要有宾至如归的感觉。灵活性:虽然 Keras 很简单，但对于某些用例来说也非常严格，Elegy 使用依赖注入在定义模型、损失和指标时给你最大的灵活性。简洁:与 Keras 或 Pytorch 相比，Elegy 基于钩子的模块系统使得编写模型代码更加容易(不那么冗长),因为它允许您直接在call。

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