ModelScope这个图L2效果怎么实现？

回答一：
回答二：对，新模型刚适配，镜像还没更新。官网docker需要在镜像里手动更新一下modelscope lib的版本。-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在ModelScope中，图L2效果（Graph L2 Regularization）是通过正则化技术来实现的。正则化是一种常用的机器学习方法，旨在防止模型过度拟合训练数据，并提高其泛化能力。

具体来说，图L2正则化通过将额外的损失项添加到模型的总损失函数中来实现。这个额外的损失项计算图的L2范数，即图中所有权重的平方和。通过增加这个正则化项，可以惩罚模型对权重较大的依赖，从而鼓励学习到更简单、更平滑的图结构。

在ModelScope中，你可以在模型的配置文件或参数设置中指定图L2正则化的系数。通过调整这个系数的值，可以控制正则化的强度。较大的系数将增加正则化的影响，使得模型更加倾向于学习简单的图结构。

ModelScope 中的图 L2 是一种用于可视化模型的相似度矩阵的方法，它可以将不同模型之间的相似度用图的形式展示出来。在 ModelScope 中，图 L2 的实现是基于 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法的，t-SNE 是一种非线性降维算法，可以将高维数据映射到低维空间，并保留数据之间的相似度。具体来说，ModelScope 中的图 L2 实现过程如下：

计算相似度矩阵：对于给定的一组模型，首先需要计算它们之间的相似度矩阵。常见的相似度计算方法包括余弦相似度、欧几里得距离等。

使用 t-SNE 算法降维：将相似度矩阵输入 t-SNE 算法中，将高维相似度矩阵映射到二维或三维空间中，并保留数据之间的相似度。t-SNE 算法会根据数据之间的相似度进行优化，保证相似的数据点在低维空间中距离较近，而不相似的数据点距离较远。

绘制相似度图：使用降维后的数据点在二维或三维空间中绘制相似度图，相似的数据点会聚集在一起，不相似的数据点则会分散开。在 ModelScope 中，相似度图可以用不同的颜色、形状或标签来表示不同的模型。

需要注意的是，图 L2 的效果受多种因素影响，包括相似度计算方法、降维算法、可视化参数等。在使用 ModelScope 进行图 L2 可视化