不是在kaggle上跑，在本地上跑出现这个错误，不知道如何解决
李宏毅2022 hw3本地调试
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- 2023-01-17 00:27Sample Code通常会展示如何运用编程语言（如Python）以及相关框架（如PyTorch）来实现机器学习模型。PyTorch是目前广泛使用的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到开发者们的青睐。通过分析和理解这些代码，学生...
- 2021-01-14 13:32标题 "李宏毅2020春季作业hw1的所需数据（免费）" 提供了我们正在处理的是一个与机器学习相关的课程作业，这个作业可能是由一位名为“李宏毅”的教师在2020年春季学期布置的。作业的主题很可能是回归分析，因为...
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- 2021-05-21 21:39这份作业涵盖了一系列使用Python3、PyTorch和Jupyter Notebook进行的项目，旨在提升学员在深度学习领域的编程和理解能力。 1. **Python3基础与进阶**： - Python3作为一门强大的科学计算语言，是深度学习的首选...
- 2025-01-04 05:02成贤街的猫的博客 上一篇文章我们介绍了自注意力机制 ： Self-Attention（李宏毅）机器学习 2023 Spring HW4-CSDN博客文章浏览阅读731次，点赞13次，收藏6次。该方法的核心思想是在计算键和值时，引入两个线性投影矩阵。例如，在语言...
- 2021-08-05 15:33标题中的“李宏毅21作业七使用的数据集”指的是一个与李宏毅（可能是一位教师或研究员）的课程或项目相关的数据集，用于完成第7次作业。这个作业聚焦于使用BERT模型进行问答（Q&A）任务。数据集包含了训练、开发和...
- 2021-07-31 22:58居三木的博客 程序编写 三、 运行的结果 前言 如题，本文是针对李宏毅老师2021春机器学习课程的作业1，所做的记录与拓展。 一、作业介绍 作业1是有关于美国2020年某一时间段内新冠疫情确诊人数的预测，并且提供了两份数据文件...
- 2025-01-08 19:15成贤街的猫的博客 测试集：100000张 (28, 28) 灰度绘制图像。 source and target data (source: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2023-course-data/HW11.pdf) baseline 的门槛 在 Kaggle 上的数值为: Baseline Public ...
- 2025-01-08 23:26成贤街的猫的博客 解决方案版本 3 - 减去基线的折扣累积奖励 由于“好”或“坏”是相对概念，在某些游戏中，每次行动都会提供一个最低分，例如 10 分。然而，这种奖励即使是正数，也可能反映的是较差的表现。因此，奖励的评估需要...
- 2021-03-20 07:125. **模型应用**：最后，将训练好的模型应用于测试集或实际问题，解决诸如图像分类、自然语言处理、推荐系统等实际任务。 通过李宏毅老师的作业，学习者不仅能掌握深度学习的基本原理，还能学会如何运用这些原理...
- 2024-12-02 12:41笨笨sg的博客 HW4-补充3：部署你的第一个语言模型——本地或云端
- 2021-05-25 22:27诸神缄默不语的博客 李宏毅2021年春季机器学习深度学习课程学习笔记1： Introduction Colab Tutorial PyTorch Tutorial HW1
- 2021-03-14 11:07在这个课后作业中，李宏毅教授选择Jupyter Notebook作为编程平台，是因为它支持Python，而Python是目前机器学习领域最主流的编程语言。通过Notebook，学生可以逐步执行代码，观察结果，方便调试和理解复杂的算法实现...
- 2025-01-06 19:12成贤街的猫的博客 训练、开发和测试数据的格式如下： 训练集 train：DRCD + DRCD-backtrans 15,329 段落，26,918 个问题 开发集 dev：DRCD + DRCD-backtrans 1,255 段落，2,863 个问题 测试集 test：DRCD + ODSQA 1,606 段落，3,504 ...
- 2025-04-20 13:31在这份文件中，我们看到的标题为“李宏毅机器学习基础1-4python代码，附带详细注释”，这表明内容主要涉及机器学习的基础知识，并且使用Python语言进行编程实践。Python语言因其简洁易读和强大的数据处理能力，已...
- 2023-02-27 17:34JCHEN161的博客 hw1：李宏毅老师课程例题完成记录
- 2025-01-11 00:40成贤街的猫的博客 对于网络剪枝，有一个彩票假设理论，该理论指出：“密集的、随机初始化的前馈网络中包含子网络（中奖票），当这些子网络单独训练时，其测试精度可以在类似的迭代次数下达到与原始网络相当的水平。
- 2023-09-16 20:41沽漓酒江的博客 本文内容主要围绕三个部分展开。首先，讨论了运用验证集后仍可能过拟合的原因，这是由于验证集的参数候选范围过大可能导致抽取到效果不好的验证集的...最后，搭建了基于gpu的pytorch环境，调整并训练了HW1中的模型。
- 2020-10-27 10:48闲看庭前雪的博客 李宏毅课程作业五 CNN Explaination本文主要是对课程里的代码加上自己的注解，记录下点滴知识一、代码作业1.环境设置2.引入库3.参数分析4.定义模型5.定义创建数据集6.显著性图片7.解释性Filter explaination8.Lime...
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