Optimize PC for best performace, ping and reduce input delay! windows topics optimizer windows-10 fivem fortnite fps-boost windows-11 apexlegends fps-booster optimalization fpsboost windows-optimizer windowsoptimizer Updated Jan 27, 2024 HTML azurejoga / Aurora-Windows-Optimizer Star 21 Code Is...
Here are 128 public repositories matching this topic... Language:All Sort:Most stars A Kernel based root solution for Android androidkernelrootsukernelsu UpdatedApr 30, 2025 Kotlin MustardChef/WSABuilds Star9.8k Run Windows Subsystem For Android on your Windows 10 and Windows 11 PC using prebuil...
显存优化 Colossal-AI综合了多重显存优化技术，包含多维并行，ZeRO冗余内存消除，CPU offload，Gradient Checkpoint，自动混合精度（AMP）等前沿技术，最大限度帮助用户避免显存瓶颈，降低训练的硬件需求。△GPT-2使用Colossal-AI，同样硬件下提升24倍可训练模型大小，或3倍训练速度 灵活易用 Colossal-AI接口设计与PyTorch风...
这份TensorFlow实现支持Adam算法和原作者使用的L-BFGS-B算法。当TensorFlow升级到更高版本时，此代码中的ScipyOptimizerInterface函数可能不兼容。由于TensorFlow的自动转换功能，本文的TensorFlow实现似乎更为简单。此外，本文并不依赖于MATLAB软件，而是使用了另一个计算库Matting Laplacian Sparse Matrix。图2是将照片风格转移...
optimizer, loss and learning rate schedule optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5, epsilon=1e-08, clipnorm=1.0) loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy') model.compile(optimizer=optimizer,...
项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构：NLP 与语音处理计算机视觉概率/生成库其他库教程与示例论文实现PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别、多说话人语音处理、机器翻译、共指消解、情感分类、词嵌入/表征、语音生成、文本语音转换、视觉问答等任务，其中有...
[25/01/15] We supported APOLLO optimizer. See examples for usage. [25/01/14] We supported fine-tuning the MiniCPM-o-2.6 and MiniCPM-V-2.6 models. Thank @BUAADreamer's PR. [25/01/14] We supported fine-tuning the InternLM 3 models. Thank @hhaAndroid's PR. [25/01/10] We suppor...
run_classifier \ --vocab_file=... \ --data_dir=... \ --output_dir=... \ --init_checkpoint=... \ --albert_config_file=... \ --spm_model_file=... \ --do_train \ --do_eval \ --do_predict \ --do_lower_case \ --max_seq_length=128 \ --optimizer=...
placeholder(tf.float32,shape=(None,1))#激活函数使用ReLUa=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1))yhat=tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)#定义交叉熵为损失函数，训练过程使用Adam算法最小化交叉熵cross_entropy=-tf.reduce_mean(y*tf.log(tf.clip_by_value(yhat,1e-10,1.0)))train_step=tf.train.AdamOptimizer...
i. 优化器 Optimizer 在训练神经网络时,我们需要在反向传播中逐步更新模型的权重参数。优化器的作用就是根据当前模型计算结果与目标的偏差,不断引导模型调整权重,使得偏差不断逼近最小。Adafactor 和 Lion 是推荐使用的优化器。 Adam:一种常用的梯度下降算法,被广泛应用于神经网络模型的优化中。它结合了动量梯度下降和...