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回答:可將描述信息中Execute部分的命令復(fù)制出，并ssh到響應(yīng)的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，看下具體執(zhí)行時(shí)是什么問(wèn)題原因?qū)е碌膱?zhí)行失敗，然后解決該問(wèn)題。若未發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，因執(zhí)行的是stop usdp agent操作，可以嘗試kill到其進(jìn)程，然后重試。
sunxiaoyong0307
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...靈敏度和（1-特異度），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）。 靈敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN) 特異度（Specificity） = TN/(FP+TN) 其實(shí)我們可以發(fā)現(xiàn)靈敏度和召回率是一模一樣的，只是名字換了而已。 由于我們比較關(guān)心正樣本，所以...
...靈敏度和（1-特異度），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）。 靈敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN) 特異度（Specificity） = TN/(FP+TN) 其實(shí)我們可以發(fā)現(xiàn)靈敏度和召回率是一模一樣的，只是名字換了而已。 由于我們比較關(guān)心正樣本，所以...
...y_test,result))confusion = metrics.confusion_matrix(y_test, result) 3. 以FPR為橫軸，TPR為縱軸，繪制ROC曲線，并由曲線計(jì)算得AUC=0.77。 from sklearn.metrics import roc_curve,aucfrom matplotlib import pyplot as pltfpr, tpr...
... Precision-Recall 曲線要好。 ROC 曲線涉及兩個(gè)指標(biāo)，TPR 和 FPR。TPR 就是召回率，即：$TPR=frac{TP}{TP+FN}$；FPR 表示真實(shí)分類(lèi)（偏斜數(shù)據(jù)中占優(yōu)勢(shì)的分類(lèi)）中被預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的數(shù)量的占比，即：$FPR=frac{FP}{TN+FP}$。實(shí)現(xiàn)代碼為： def TPR(y_true, y_pr...
...本的能力。TNR = TN / (TN + FP) = TN / N，N 表示全部的負(fù)樣本 FPR（False Positive Rate） —— 反映了分類(lèi)器檢測(cè)假正性的能力。FPR = FP / (FP + TN) FNR（False Negative Rate）—— 反映了分類(lèi)器檢測(cè)假負(fù)性的能力。FNR = FN / (FN + TP) SE（敏感度）—...
...紹）?，F(xiàn)在關(guān)心的是： 橫軸：False Positive Rate（假陽(yáng)率，F(xiàn)PR） 縱軸：True Positive Rate（真陽(yáng)率，TPR） 假陽(yáng)率，簡(jiǎn)單通俗來(lái)理解就是預(yù)測(cè)為正樣本但是預(yù)測(cè)錯(cuò)了的可能性，顯然，我們不希望該指標(biāo)太高。$$FPR=frac{FP}{TN+FP}$$ 真陽(yáng)率...
...線用于繪制采用不同分類(lèi)閾值時(shí)的 TP 率（TPR）與 FP 率（FPR）。我們根據(jù)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果，把閾值從0變到最大，即剛開(kāi)始是把每個(gè)樣本作為正例進(jìn)行預(yù)測(cè)，隨著閾值的增大，學(xué)習(xí)器預(yù)測(cè)正樣例數(shù)越來(lái)越少，直到最后沒(méi)有一個(gè)樣...
... = StratifiedKFold(n_splits=5) scores = [] mean_tpr = 0.0 mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) exe_time = [] colors = cycle([cyan, indigo, seagreen, yellow, blue]) lw = 2 ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
