Javascript类型推断(3) - 算法模型解析

2019-10-08 584

Javascript类型推断(3) - 算法模型解析

构建训练模型

上一节我们介绍了生成训练集，测试集，验证集的方法，以及生成词表的方法。
这5个文件构成了训练的基本素材：

files = {
    'train': { 'file': 'data/train.ctf', 'location': 0 },
    'valid': { 'file': 'data/valid.ctf', 'location': 0 },
    'test': { 'file': 'data/test.ctf', 'location': 0 },
    'source': { 'file': 'data/source_wl', 'location': 1 },
    'target': { 'file': 'data/target_wl', 'loc

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强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建

强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建欲练强化学习神功，首先得找一个可以操练的场地。两大巨头OpenAI和Google DeepMind都不约而同的以游戏做为平台，比如OpenAI的长处是DOTA2，而DeepMind是AlphaGo下围棋。下面我们就从OpenAI为我们提供的gym为入口，开始强化学习之旅。 OpenAI gym平台安装安装方法很简单，gym是python的一个包，通过pip安装即可。例： pip3 install gym --user 源代码的下载地址在：https://github.com/openai/gym gym平台的目的就是提供一个供强化学习进行比较和交流的标准化平台。第一个gym游戏：cart pole cart pole是一个最简单的小游戏模型，它是一个一维的小车上竖起一根棍子，然后通过调整左右来保证棍

2019-10-09

800

CNTK中GPU信息的获取 device接口 CNTK提供了device接口，可以访问gpu的几个基本参数。获取所有的设备首先可以通过cntk.device.all_devices方法来获取当前的设备 >>> C.device.all_devices() (GPU[0] GeForce GTX 960M, CPU) 获取GPU 知道了系统里有多少设备了之后，就可以通过设备号来通过device.gpu来访问GPU设备了。例： >>> C.device.gpu(0) GPU[0] GeForce GTX 960M GPU属性通过device.gpu(id)获取了gpu的引用之后，我们就可以通过device.get_gpu_properties函数来获取属性： >>> prop = C.device

2019-10-09

581

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