Stable Diffusion 本地部署教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。
数据平衡与采样：使用 DataLoader 解决类别不平衡问题
【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。