虾画怪谈的头像-卡咪卡咪哈-一个博客
管理员
这家伙很懒,什么都没有写...
DeepFaceLab教程:工作目录和基本概念-卡咪卡咪哈-一个博客

DeepFaceLab教程:工作目录和基本概念

上一篇文章我们已经讲了安装DeepFaceLab所需要的软硬件环境。正常来说就可以进入安装,实操的阶段了。但是,我觉得安装之前还是要先结合workspace来讲一些概念,这样用起来会更加顺畅。workspac...
1年前
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DeepFaceLab 入门-卡咪卡咪哈-一个博客

DeepFaceLab 入门

前言 DFL入门其实比较简单,比较复杂的事如何把视频融合的更自然。如果真的想玩一玩换脸,建议还是GPU,CPU太慢了,我跑了快30多个小时才跑了不到2w step,效果也是让人着急。 至于GPU,如果没...
1年前
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谷歌大脑深度学习调参(炼丹)指南出炉,Hinton点赞,一天收获1500星-卡咪卡咪哈-一个博客

谷歌大脑深度学习调参(炼丹)指南出炉,Hinton点赞,一天收获1500星

关注“FightingCV”公众号 回复“AI”即可获得超100G人工智能的教程 点击进入→FightingCV交流群 机器之心编辑部「大量的实践经验已被提炼成这份强大的深度学习模型调参指南。」——Geoffrey Hi...
1年前
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PyCharm+Docker:打造最舒适的深度学习炼丹炉-卡咪卡咪哈-一个博客

PyCharm+Docker:打造最舒适的深度学习炼丹炉

雷锋网 AI 科技评论按,本文作者是四川大学数据智能实验室在读硕士刘震,这是他在知乎上发表的一篇文章 雷锋网 AI 科技评论按,本文作者是四川大学数据智能实验室在读硕士刘震,这是他在知乎上...
1年前
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深度学习如炼丹,你有哪些迷信做法?网友:Random seed=42结果好-卡咪卡咪哈-一个博客

深度学习如炼丹,你有哪些迷信做法?网友:Random seed=42结果好

调参的苦与泪,还有那些「迷信的做法」。 每个机器学习领域的研究者都会面临调参过程的考验,当往往说来容易做来难。调参的背后往往是通宵达旦的论文研究与 GitHub 查阅,并需要做大量的实验,...
1年前
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北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?-卡咪卡咪哈-一个博客

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?

编译 | 琰琰 大规模深度神经网络训练仍是一项艰巨的挑战,因为动辄百亿、千亿参数量的语言模型,需要更多的 GPU 内存和时间周期。这篇文章从如何多GPU训练大模型的角度,回顾了现有的并行训练范...
1年前
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