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实测用下来的确很快，但是得gpu算力跟上。这个库只能弥补IO瓶颈。作者最好的结果是基于把整个序列化后的imagenet 1k数据集放在内存里，并用八张A100跑出来的。况且这个库不知道为啥 序列化 后的数据集都贼大。imagenet 1k按照官方给的选项（50%，JPG，500px）序列化出来后有250G+，这个加速思路对本来. 公办二本很少哟！不过有很多不错的三本院校,如果你的条件允许的话，北上广深的一些独立院校是很好的选择呢！ 发布于 2019-06-28 18:22 ffcv 由于我用了压缩图像做训练，也没有使用EMA。相较原版MAE的training Recipe会低一点，81.2%在还算过得去吧。Lion和muon算是大翻车了。muon是training loss没下去，在前期50epoch之前还是有优势的，但是后劲不足最终被adam反超。muon或许还有抢救空间，调参让loss降下来。而lion明明loss更低，性能却是最差的，感觉.

ViT里的image patch设计似乎有悖于过去对特征提取的理解，即context对于 representation encoding的作用… 2021计算机考研（计算机科学与技术）专业课考数据结构一门课的院校汇总，不完全统计，可留言补充！部分同时考算法、程序. 以下是FastSSL的核心特性： 高效数据加载：通过 ffcv 实现快速数据加载，显著提升训练效率。 灵活配置：使用 gin-config 进行灵活的模型配置，满足不同实验需求。 丰富的SSL算法：集成了多种自监督学习算法，方便用户快速上手和实验。

这个问题也曾困扰我，我与目标院校 复试分数线 差了四分，想过就业，可不是我想要的。我想实现自己的初衷，明白自己想要什么，努力去做，别分心，你会成功的，而不是患得患失，想着工作又想着考研，再想着公务员。谁也不谁差多少，明确目标，努力去做吧。想全职考研就坚持下去。

谢谢邀请，我的建议是视频课还是应该看一下，单纯看指导书而不看视频的话，就像题主问的，有些地方会有所遗漏，通过辅导老师的讲解，对于一些知识点也能够理解的更加透彻。 其实看视频也并不会耗费多长的时间，题主的基础已经过完，现在时间还比较充裕，可以直接从强化看起，配合高数18. 觉得题主最合适的是当人工智能方向的程序员了。从数学到人工智能，没什么建议，这种跨度还是很好转的，在你学数学的时候学好数学，在你面向人工智能方面的研究时把你数学的积累发挥出来就很棒了。此处难度取决于考研目标，而不是学科差异。

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