用CIFAR100数据集来训练图像分类 最近在学习如何进行图像分类和识别，比如给一张狗的图片，系统能够准确识别 查下来目前初学者用的最多的是CIFAR10和CIFAR100， CIFAR100是一个在线数据集，包含了100个分类，每个分类600张图片，供咱们训练使用 接下来直接上代码 代码 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torchvision import models # 定义数据预处理步骤 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 随机裁剪 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2), # 颜色增强 transforms.RandomRotation(15), # 随机旋转 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4865, 0.4409), (0.2673, 0.2564, 0.2761)) # 归一化 ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4865, 0.4409), (0.2673, 0.2564, 0.2761)) ]) # 加载 CIFAR-100 数据集 trainset = torchvision....

最近单位事情多，等结束后，练习训练大模型，之前的文章删除了

Huggingface 地址 这个网站类似于github,github托管的是代码，而它托管的是模型 选择右侧use this model,或者看readme,可以得知它的用法 示例如下 import torch from diffusers import StableDiffusion3Pipeline pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16,token="hf_xxxxxx") pipe = pipe.to("cuda") image = pipe( "A cat holding a sign that says hello world", negative_prompt="", num_inference_steps=28, guidance_scale=7.0, ).images[0] image 这个token是你在huggingface上生成的，权限为write 刚开始运行有报错的话,按照错误提示去安装python的包 当然，你的PC上得有独显才行，还有装一个CUDA的显卡驱动，我显卡是RTX3060，CUDA 11.6 这个生成很慢，平均10分钟，可能跟本机显卡有关 这个模型我感觉整体上没有他们在线的api调用的那个模型好，不过也凑合能用

工作正好满10年了，说下个人学习心得 尽量别用百度,CSDN 我发现有许多工作多年的老程序员还是喜欢百度，这个真的是大忌，百度的质量大家有目共睹，直接上图 搜索docker，用百度看看出来的什么 再用必应国际版搜索 哪个是真正的docker教程，结果一目了然 百度给你的要么是广告，要么是CSDN，CSDN里面的东西大部分也都是抄过来的，抄也抄不全 csdn的docker教程举例 看完他的文章，你会部署docker吗 而必应和谷歌，给你指向的，就是docker的官网，里面有最全的官方教程 docker官方文档 很多刚入门的程序员第一步就走错了，我当时也是一样，学习的途径不正确，路只会越走越糊涂。 有同学说，官方文档全是英文啊，看不懂。我只是二本英语只过了四级，不懂的翻译一下，记一下，并不难。当然，我工作后经常阅读努力学习，现在英文肯定要比大学那时候好 而且，我发现一个窍门，同样一篇文章，如果全部翻译成了中文再阅读，理解的东西可能只有英文原版的百分之七十左右。翻译成了中文再去阅读，反而不知道说的是什么。所以尽量阅读英文原版，不要整段整段地翻译 所以如果你要学习docker，也别看我的教程，先去官网参照官方文档学习 总结 这是个人的小心得，也可以算是总纲。据我了解，百度的程序员也不用百度，不只计算机领域，科研领域的人应该也都知道，查资料都用谷歌学术 ———————————————————————————————————— 补充 “百度开发者网址” 据说百度内部程序员开发的网址，也可以用这个来替代百度

随笔写的，docker进阶教程 现在docker desktop 越来越强大，功能越来越多，用它来学习docker是不二之选 选择一个运行的容器，如图 logs 可以查看容器的运行日志 inspect 可以查看容器的所有配置参数，环境变量等 bind mounts 查看绑定的volume或者Mounts exec 可以进入容器内部执行linux命令 files 查看容器内部的文件，其实容器就是一台小型虚拟机，部署的文件被放在app文件夹下 stats 查看docker容器当前状态 docker scout 这是一个Docker大概20.x（不记得是哪个）版本后新出的指令，可以检查你的镜像,并给出修改建议 这次有点奇怪,docker desktop上出不了结果，算了，就用命令行把 docker scout cves <image_name>

Docker 心得 我对docker要比k8s熟的多,最近正好空，那就摸摸鱼吧 Docker，英文翻译为码头工人，它的logo是一头鲸鱼搭载着好几个集装箱，从这些就能看出它的含义，它是方便工程师更快捷地打包和部署应用的 安装 windows:docker desktop linux:linux安装 image 在 Docker 中，“image” 是一个不可变的文件系统快照，其中包含应用程序及其所有依赖项。它相当于一个模板，用来创建 Docker 容器 可以这么说，你应用程序的发布包就是一个镜像 构建镜像 构建镜像需要Dockerfile,示例 # 基础镜像，用于构建 FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0 AS build-env # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制 .csproj 文件并恢复依赖项 COPY *.csproj ./ RUN dotnet restore # 复制项目文件 COPY . ./ # 编译项目 RUN dotnet publish -c Release -o out # 基础镜像，用于运行 FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0 # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制编译好的文件到工作目录 COPY --from=build-env /app/out . # 设置容器启动时执行的命令 ENTRYPOINT ["dotnet", "my-dotnet-app....

K8s部署 最近公司上了k8s, 我只学了点皮毛,如能学好如虎添翼 前期准备 个人认为，学习K8S前必须掌握docker相关知识，否则学起来很困难 linux上安装k8s 教程 简要结构图 ingress 在Kubernetes中，Ingress 是一个API对象，用于管理对集群内服务的外部访问，通常是 HTTP 和 HTTPS。Ingress 可以提供负载均衡、SSL 终止和基于名称的虚拟主机等功能 apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: example-ingress spec: rules: - host: example.com http: paths: - path: /app1 pathType: Prefix backend: service: name: app1-service port: number: 80 - path: /app2 pathType: Prefix backend: service: name: app2-service port: number: 80 tls: - hosts: - example.com secretName: example-tls service 在Kubernetes中，Service 是一种用于定义逻辑集合的Pod及其访问策略的API对象。Service 提供了一种抽象，允许你将一组Pod作为一个单一的服务进行访问，而不需要知道这些Pod的具体位置或数量。Service 可以实现负载均衡、服务发现和故障转移等功能 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: my-service spec: selector: app: MyApp ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 9376 pod 在Kubernetes中，Pod 是最小的可部署计算单元。它是运行在集群上的容器或容器组的抽象。Pod 是Kubernetes中管理和调度容器的基本单元。...

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我自己写了一个nuget包,用以调用stablediffusion的webapi StableDiffusion.AI.Core