人工智能技术文章
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- Hugging Face Datasets flatten 怎么展开嵌套字段并保留特征类型
- Hugging Face Datasets 的 flatten 会把嵌套字典字段展开为点号路径列，同时保留 Features 对字段类型的描述。本文用嵌套 struct、List 和 max_depth 说明如何安全接入后续 map 处理。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 455浏览 收藏
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- Hugging Face Datasets with_format 和 set_format 混用后为什么列类型变了
- Hugging Face Datasets 的列定义没有因为 with_format 或 set_format 自动改变；真正变化的是 __getitem__ 的读取视图。本文拆解两者的返回新对象与原地修改差异，并给出恢复默认格式和隔离训练视图的写法。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 228浏览 收藏
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- LiteRT 转换遇到不支持算子时怎么判断是否启用 Select TF Ops
- LiteRT 转换遇到不支持算子时，不是看到报错就直接打开 Select TF Ops。本文从转换器错误边界、模型体积、目标平台运行时依赖和验收清单四个方面，说明什么时候启用、什么时候优先替换算子。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 兼容性 · LiteRT Select TF Ops TFLITE_BUILTINS TensorFlow模型转换 不支持算子 226浏览 收藏
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- LiteRT SignatureDef 多输入模型怎么按签名准备推理张量
- LiteRT 多输入模型接入时，不要把 tensor index 当成调用契约。本文从 signature key、输入输出名称和张量形状入手，演示如何读取签名、准备多个输入、执行 signature runner，并排查名称与并发边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · LiteRT SignatureDef 多输入模型 端侧推理 191浏览 收藏
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- Keras 自定义 train_step 怎么让正则损失继续参与梯度
- 自定义 Keras train_step 时，正则损失可能被遗漏。本文说明如何在前向传播后读取 self.losses，与任务损失合并为 total_loss，并让梯度、fit 指标和 sample_weight 处理保持一致。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 343浏览 收藏
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- Keras RaggedTensor 输入模型保存后怎么保持变长序列结构
- Keras RaggedTensor 输入要把 TensorFlow backend、Input(ragged=True) 和调用时的 RaggedTensor 视为同一个契约。本文用一个最小变长序列模型演示如何保存为 .keras 并重新加载，解释动态长度、保存结构和多后端边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · 深度学习 · Keras RaggedTensor keras.Input ragged=True TensorFlow backend 模型保存 load_model 变长序列 250浏览 收藏
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- Keras mixed_float16 训练出现 NaN 怎么区分 loss scale 和输入范围
- Keras mixed_float16 训练出现 NaN 时，先用 float32 建立对照，再检查输入有限性、数值范围、前向损失和梯度，区分数据问题、低精度敏感计算与 loss scale 问题。本文给出最小排查代码和迁移修复顺序。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · Keras NaN mixed_float16 mixed precision loss scale 输入范围 dtype policy 337浏览 收藏
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- PyTorch state_dict 参数名前缀变化后怎么兼容旧检查点
- 模型从单体改成包装层后，旧检查点常因 module. 前缀出现 missing_keys 和 unexpected_keys。本文用目标模型键集合驱动映射，配合 strict=False 诊断并在对齐后恢复 strict=True。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · 深度学习 · PyTorch strict state_dict load_state_dict module. 前缀 检查点迁移 436浏览 收藏
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- PyTorch torch.load 开启 mmap 后为什么读取参数时才占用内存
- torch.load 的 mmap=True 建立的是检查点文件映射，不是把全部参数立即复制进物理内存。本文结合首次访问、CPU 映射和 to(device) 迁移，解释虚拟地址、驻留页与设备副本的区别，并给出大检查点的加载取舍。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · 深度学习 · 内存优化 · 内存 PyTorch 按需加载 mmap checkpoint torch.load map_location state_dict 475浏览 收藏
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