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更改镜像源
conda
notepad .condarc


pypi
pip config set global.index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple

二、安装Git
https://ghproxy.com/
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.40.0.windows.1/Git-2.40.0-64-bit.exe

三、下载课程Repo
GitHub Proxy 代理加速
git clone (--depth=1) https://github.com/d2l-ai/d2l-zh.git #课程资源
git clone (--depth=1) https://github.com/d2l-ai/d2l-pytorch-slides.git #ppt

四、课程环境搭建

4.1搭建环境
conda create --name d2l python=3.9
y

激活创建的d2l Conda环境
conda activate d2l
退出环境
conda deactivate
删除环境
conda remove -n d2l --all

4.2安装库
pip install d2l torch torchvision rise



进入到项目文件夹,打开jupyter-notebook
conda activate d2l
cd D:\software\d2l-master
jupyter-notebook


关闭jupyter-notebook
ctrl+c

git clone (--depth=1) https://github.com/d2l-ai/d2l-zh.git #课程资源。进入到项目文件夹,打开jupyter-notebook。关闭jupyter-notebook。激活创建的d2l Conda环境。一、安装Miniconda。三、下载课程Repo。 github 版本,archive和项目文件的加速项目,支持克隆,有Cloudflare Workers无服务器版本以及 Python 版本 python 版本和cf worker版本差异 python 版本支持进行文件大小限制,超过设置返回原地址 直接在复制出来的网址前加https://gh.api.99988866.xyz/即可 也可以直接访问,在input输入 大量使用请自行部署,以上域名仅限演示使用。 以下都是合法输入(仅示例,文件不存在): 分支源码: : 发布原始码: : 发布文件: : 分支文件: : 提交文件: : 文件名 cf worker版本部署 首页: : 注册,登陆, Start building ,取一个子域名, Create a Worker 。 复制到左侧代码框, Save and deploy 。如果正常,右侧应显 https://blog.csdn.net/qq_38311396/article/details/120768038 配置详细步骤: 第一步:根据操作系统下载并安装Miniconda Miniconda下载地址:(https://conda.io/en/master/miniconda.html) Miniconda安装后出现问题—— ‘conda’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件 参考链接: https://zhuanlan.z
ChatGPT是一种基于自然语言处理和 深度学习 技术的聊天机器人,它可以模拟人类的语言行为,与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署,适用于各种不同的应用场景,如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势: 基于GPT技术:ChatGPT是基于著名的语言模型GPT(Generative Pre-training Transformer)技术开发的,GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力,从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强:ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能,同时也支持多语言的处理,可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化:ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制,通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率,从而实现更好的用户体验。 智能化:ChatGPT可以通过 习用户的行为和偏好来优化对话,从而实现更加智能化的对话效果,满足用户的个性化需求。
1.过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合:模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 欠拟合:模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。 在实践中,我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。 解决过拟合的方法:权重衰减(L2 范数正则化)和丢弃法 2.梯度消失和梯度爆炸 a.梯度消失和梯度爆炸 假设一个层数为LL的多层感知机的第ll层H(l)H(l)的权重参数为W(l)W(l),输出层H(L)H(L)的权重参数为W(L)W(L)。为了便于讨论,不考虑偏差参数,且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射(identity
李沐 的《 动手 深度学习 》课程的环境安装包括以下几个步骤: 1. 安装 Anaconda 用于创建和管理 Python 虚拟环境以及安装必要的库和工具。 2. 安装 CUDA 和 CuDNN,这两个软件包用于支持 深度学习 框架的 GPU 加速。 3. 安装 PyTorch,这是一个流行的 深度学习 框架,课程中会使用到。 4. 安装 Jupyter Notebook,这是一个交互式编程环境,用于执行代码和展示实验结果。 以上就是 李沐 大神《 动手 深度学习 》课程的环境安装过程。接下来,请问还有其他相关问题吗? 相关问题: 1. 《 动手 深度学习 》课程的内容有哪些? 2. 李沐 大神在哪个平台讲授《 动手 深度学习 》课程? 3. 除了《 动手 深度学习 》,还有哪些推荐的 深度学习 习资源?