此外，和其他包相比，deepnet可能不能够提供尽可能多的调优参数。 相反，H2O和MXNetR则为用户提供了高度方便的使用体验。同时，它们还提供额外信息的输出,能够训练得更快并获得像样的结果。.../） H2O是基于大数据的统计分析 机器学习和数学库包，让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码，采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口，使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索...H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘。 H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上。 2、实践 1....) : 没有".getNamespace"这个函数 此外: 警告信息： 程辑包‘h2o’是用R版本3.0.1 来建造的 Error : 程辑包‘h2o’里的R写碼载入失败 错误: ‘h2o’程辑包/名字空间载入失败...Hinton, R. R.Salakhutdinov)。该方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。 2.
我们在创建一个新的Project时如果使用CDSW基础镜像，每次都需要重新安装需要的依赖包，为了避免大家每次都需要重复安装R的包，这时就需要定制我们自己的Docker。...r8mb0tdtoq.jpeg] 3.安装R的依赖包 进入R的控制台安装包,我们这里安装了sparklyr和h2o包，为了方便我这里就偷懒直接使用外网环境安装的包，具体R的私有源使用可参考如何在Redhat...4.使用library加载sparklyr和h2o包 [cm5o3n83s1.jpeg] 在没有安装sparklyr和h2o包的情况下，能够正常加载这两个包。...在这个需要定制化的镜像中，本文讲述了如何修改R的私有源地址，但为了方便依旧采用了公网预安装需要的sparklyr和h2o，具体如何制作R的私有源，请参考如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...最后我们在新建Project的时候就可以选择该定制化Docker，已经预安装好了一些R依赖包（sparklyr/h2o），在开发具体的算法工程时，就不用再去连接共有/私有源下载。
根据H2O官网的介绍，它的主要优点包括： 支持大量的无监督式和监督式机器学习算法 支持通过R与Python进行引入包的方式进行模型的开发 能够提供给用户一个类似于jupyter notebook的UI界面进行...“托拉拽”式的模型开发 支持模型的快速部署（用户可以在训练后下载基于Java的POJO和MOJO文件） 支持自动化建模和自动化参数调优 H2O实战练习 大家可以使用在Python或R中引入H2O包的形式进行该工具的使用...一、基于H2O Python包的机器学习实现 首先，一起来看看在Python环境中看看如何使用这个工具进行建模（目前支持Python版本为2.7/3.5/3.6）。...1、下载安装包 首先在安装包之前先进行依赖包的安装，最后下载并安装H2O的whl文件，如下（使用H2O之前请读者务必在服务器或本地安装Java）： ?...安装完毕后进入Python环境（这里使用的是Jupyter Lab的交互环境，类似Jupyter Notebook）。 2、引入包并查看环境 ? 引入H2O的包后可以查看到目前集群的状态，如下 ?
我们将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张包含热狗和不包含热狗的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。...首先，导入实验所需的包或模块。torchvision的models包提供了常用的预训练模型。如果希望获取更多的预训练模型，可以使用使用pretrained-models.pytorch仓库。...注: 在使用预训练模型时，一定要和预训练时作同样的预处理。...我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18作为源模型。...fc（比如models中的VGG预训练模型），所以正确做法是查看对应模型源码中其定义部分，这样既不会出错也能加深我们对模型的理解。
过滤和聚合Spark数据集，然后将它们通过R进行分析和可视化。...R的data frames时是一样的，但如果使用的是sparklyr，它们其实是被推到远端的Spark集群里执行的。...Spark MLlib ---- 在这个例子里，我们将使用ml_linear_regression来拟合线性回归模型。...产生的线性回归模型，我们可以使用print() 或 summary()来更多的了解拟合质量（quality of our fit）。...温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
H2O H2O，现在已经发展到第三版，可以提供通过普通开发环境(Python, Java, Scala, R)、大数据系统(Hadoop, Spark）以及数据源(HDFS, S3, SQL, NoSQL...H2O是用于数据收集、模型构建以及服务预测的端对端解决方案。例如，可以将模型导出为Java代码，这样就可以在很多平台和环境中进行预测。...H2O可以作为原生Python库，或者是通过Jupyter Notebook, 或者是 R Studio中的R 语言来工作。...你甚至不需要一个账户来就可以试用这项服务;你可以匿名登录，免费使用Azure ML Studio最多8小时。...虽然该项目的代码很少，但是还是提供了大量的预训练模型，这些模型可以像项目本身代码一样，能够在合适的场合复用或者根据用户的需要共享。
H2O H2O，现在已经发展到第三版，可以提供通过普通开发环境（Python, Java, Scala, R）、大数据系统（Hadoop, Spark）以及数据源（HDFS, S3, SQL, NoSQL...H2O 是用于数据收集、模型构建以及服务预测的端对端解决方案。例如，可以将模型导出为 Java 代码，这样就可以在很多平台和环境中进行预测。...H2O 可以作为原生 Python 库，或者是通过 Jupyter Notebook，或者是 R Studio中的 R 语言来工作。...在被传输进群集之前，要对数据集分析并且进行自动的归一化，然后调用 REST API 来即刻使用已训练的模型（假定你的硬件满足这项任务的需要） 。...虽然该项目的代码很少，但是还是提供了大量的预训练模型，这些模型可以像项目本身代码一样，能够在合适的场合复用或者根据用户的需要共享。
在回归问题中，存在一种方法，可以使用F-test、t-test、ajdusted R-squared等技术自动选择最终模型中使用的预测变量。这种方法称为逐步回归。但是这种方法容易出错。...R中的arima包使用AIC作为优化指标。自动生成的算法。arima在后台使用Hyndman-Khandakar来实现这一点，在下面的OText书中有详细的解释。...如前所述，H2O无人驾驶AI可以用于自动化特征工程。它还可以用来自动训练多个算法在同一时间。这是由h2o实现的。automl包。...可以使用Amazon SageMaker将模型部署到HTTPS端点，应用程序利用该端点对新数据观察进行推断/预测。 谷歌云ML还支持模型部署和通过对托管模型的web服务的HTTP调用进行推断。...对于非java编程模型(如R或Python)，可以将模型保存为序列化对象，并在推断时加载。 TensorFlow服务用于将TensorFlow模型部署到生产环境中。
ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。...H2O：H2O拥有10多万用户，声称是“世界领先的开源深度学习平台。”除了开源版本，该公司还供应提供付费支持的高级版。 链接：http://www.h2o.ai/ 9....分布式机器学习工具包：这个微软机器学习项目包括DMTK框架、Light LDA主题模型算法、分布式（多重）单词嵌入算法以及LightGBM梯度提升树框架。...Prophet：Prophet由Facebook开发和使用，可预测时间序列数据。它是用R或Python实现的，具有全自动、准确、快速和可调整优的特点。...它声称“性能显著优于R、Python、Spark、H2O和xgboost。”
值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...： 应用一：使用parallel包时，能不能clusterExport整个函数呢？...详情看：R语言︱大数据集下运行内存管理 以及 R语言之内存管理 —————————————————————————————————— 应用一：使用parallel包时，能不能clusterExport...parallel包时，报错：Error in unserialize(node$con) : error reading from connection 在R语言中使用并行算法的时候，会出现报错...R与并行计算 3、sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark 4、Sparklyr与Docker的推荐系统实战 5、R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包
十三、BERT star 21.3k fork 5.8k BERT 是一个基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型，用于对大量未标记的文本数据进行预训练，以学习一种语言表示形式，...除此之外，它还结合了高性能和修补低级模型细节的能力，例如：同时使用高级 api，并使用 NVIDIA 的 CUDA 工具包实现自己的自定义操作符。...H2O 同时支持 R 和 Python，支持最广泛使用的统计和机器学习算法，包括梯度提升（Gradient Boosting）机器、广义线性模型、深度学习模型等。...H2O 包括一个自动机器学习模块，使用自己的算法来构建管道。它对特征工程方法和模型超参数采用了穷举搜索，优化了管道。...现阶段该工具支持模型包含以 Python 为基础的 TensorFlow、Sklearn，还有 Spark、H2O、R 等知名模型。
Storm经常和Apache Kafka一起配合使用。 3. H2O H2O是一种分布式的内存处理引擎用于机器学习，它拥有一个令人印象深刻的数组的算法。...使用H2O的最佳方式是把它作为R环境的一个大内存扩展，R环境并不直接作用于大的数据集，而是通过扩展通讯协议例如REST API与H2O集群通讯，H2O来处理大量的数据工作。...几个有用的R扩展包，如ddply已经被打包，允许你在处理大规模数据集时，打破本地机器上内存容量的限制。你可以在EC2上运行H2O，或者Hadoop集群/YARN集群，或者Docker容器。...Kylin使用Hive和MR来构建立方体，Hive用作预链接，MR用作预聚合，HDFS用来储存构建立方体时的中间文件，HBase用来存储立方体，HBase的coprocessor（协处理器）用来响应查询...另外，NiFi使用基于组件的扩展模型以为复杂的数据流快速增加功能，开箱即用的组件中处理文件系统的包括FTP，SFTP及HTTP等，同样也支持HDFS。
ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。...H2O：H2O拥有10多万用户，声称是“世界领先的开源深度学习平台。”除了开源版本，该公司还供应提供付费支持的高级版。 链接：http://www.h2o.ai/ 9....分布式机器学习工具包：这个微软机器学习项目包括DMTK框架、Light LDA主题模型算法、分布式（多重）单词嵌入算法以及LightGBM梯度提升树框架。...Prophet：Prophet由Facebook开发和使用，可预测时间序列数据。它是用R或Python实现的，具有全自动、准确、快速和可调整优的特点。...它声称“性能显著优于R、Python、Spark、H2O和xgboost。” 链接：http://haifengl.github.io/smile/
Neural-Style或者叫Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。...现在，我们可以导入必要的包，开始图像风格转换。 导包并选择设备 下面是一张实现图像风格转换所需包的清单。...torch, torch.nn, numpy (使用PyTorch进行风格转换必不可少的包) torch.optim (高效的梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot...(加载和展示图片) torchvision.transforms (将PIL图片转换成张量) torchvision.models (训练或加载预训练模型) copy (对模型进行深度拷贝；系统包)...as optim 阅读全文／改进本文
基本配置导入包和版本查询import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch....，大大提高了可读性、易用性，防止出错。...model.named_modules(): if isinstance(layer[1],nn.Conv2d): conv_model.add_module(layer[0],layer[1])部分层使用预训练模型注意如果保存的模型是...CPUmodel.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))导入另一个模型的相同部分到新的模型模型导入参数时，如果两个模型结构不一致...torch.no_grad() 是关闭 PyTorch 张量的自动求导机制，以减少存储使用和加速计算，得到的结果无法进行 loss.backward()。
我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。...6.9B（或12GB）模型使用8GB（或13GB）的GPU内存。使用8位或4位精度可以进一步将内存需求减少到大约6.5GB，当对文档进行提问时（参见低内存模式[36]）。...和 Windows 使用轻量级、柔和色彩的界面与猫图片进行对话： 带有 H2O.ai 颜色的暗黑模式： Apache V2 数据准备代码、训练代码和模型 •支持多种模型（h2oGPT、WizardLM...•要在您的数据上对任何 LLM 模型进行微调，请按照微调说明[43]进行操作。•要创建用于部署的容器，请按照Docker 说明[44]进行操作。...•限制：大型语言模型是基于人工智能的工具，而不是人类。它可能会产生不正确、无意义或不相关的回复。用户有责任对生成的内容进行批判性评估，并自行决定是否使用。
以下是一个简单的目标检测示例代码，使用Faster R-CNN模型进行目标检测：pythonCopy codeimport torchimport torchvisionfrom torchvision.models.detection...(0)# 使用模型进行预测with torch.no_grad(): predictions = model(image_tensor)# 解析预测结果boxes = predictions[0]...draw = ImageDraw.Draw(image)for box in boxes: draw.rectangle(box, outline='red')image.show()这个示例代码使用了预训练的...Faster R-CNN模型来进行目标检测。...首先，我们加载了预训练的模型，并将其设为评估模式（eval()）。然后，我们加载了一个图像，并对其进行了预处理。接下来，我们使用模型进行了预测，并解析了预测结果。
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