江湾青年

定义 Cox 回归模型（Cox Proportional Hazards Model）是一种用于生存分析的统计方法，主要用于评估多个协变量（自变量）对生存时间（或时间到事件）...

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1. Bonferroni 矫正： 原理：将显著性水平（α）除以检验的数量 m。每个检验的阈值为α/m。这种方法简单，但在检验数量较多时可能过于保守。 2. Holm-Bon...

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1. Type I Error（第一类错误） 定义：第一类错误发生在实际零假设为真（没差异）时，错误地拒绝了零假设（以为有差异）。换句话说，这是一个“假阳性”错误。符号：用 ...

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温度（Temperature）：作用：在生成任务中，温度控制输出分布的平滑程度。较高的温度会导致更多随机性，而较低的温度会使输出更加确定。选择合适的温度可以帮助调节生成结果的...

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VLLM (Very Large Language Model):原理：VLLM 旨在加速大型语言模型的推理过程，利用了一种新的内存管理和模型并行策略。它通过对计算图进行优化...

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LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于大模型微调的方法，其核心思想是通过引入低秩矩阵来调整模型的权重，以降低微调时的参数量和计算复杂度。 权重分解：在微...

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ValueError: '_index' is a reserved name for dataframe columns. 解决方案： 参考 https://github....

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在基于PyTorch实现一个算法时，通常会将代码分成多个模块，每个模块单独放在一个Python脚本中。这种做法可以提高代码的可读性、可维护性和重用性。包括： 模型定义脚本 (...

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方法一：仅保存和加载模型参数（推荐） 这种方法只保存模型的参数（weights 和 biases），而不保存模型的结构。需要在加载模型时重新定义模型结构。 保存模型参数 加载...

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训练 在训练之前，可以先定一个train_one_epoch()函数用于进行一个epoch的训练。这个函数包括使用train_loader中的每一个batch进行训练的训练部...

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有了dataloader之后，需要从loader中一个一个取出批次和相应label，进行模型训练或者测试。但在正式训练之前，最好先试运行一下，看看自己写的神经网络实例化之后有...

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在基于PyTorch的深度学习框架中，通常需要将以下内容传到GPU： 模型参数：神经网络模型的权重和偏置。 输入数据：训练和测试时的输入数据张量。 标签数据：对应的标签数据张...

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损失函数（criterion） 通过实例化各种损失函数类进行定义，一般实例化名为criterion 优化器（optimizer） 优化器在PyTorch中是用来管理模型参数和...

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通过继承nn.Module 类来自定义深度学习模型是 PyTorch 中常见的做法。nn.Module 是所有神经网络模块的基类，提供了许多有用的方法和属性。自定义模型主要涉...

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torch.utils.data模块提供了一些用于数据加载和处理的工具，其中最常用的类和函数包括 Dataset, DataLoader, Sampler 以及相关的辅助工具...

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PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究团队（FAIR）开发和维护。pytorch下面有很多子模块，常用的子模块如下： torch.nn...

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两个踩的坑： 必须得加%>% print()才能打印图到pdf 如果报错，必须得加dev.off()关闭图形设备，否则后面的图会全部画不出来