为纽约市的短期租赁价格构建 ML 管道 概述 一家物业管理公司在各种租赁平台上短期出租房间和物业。 我建立了一个端到端的管道，以帮助公司根据类似房产的价格估算给定房产的典型价格。 新数据每周都会批量到达。 端到端管道使模型能够以相同的节奏重新训练。 项目步骤 创造环境 确保已安装并准备好 conda，然后使用存储库根目录中提供的environment.yml文件创建一个新环境并激活它： > conda env create -f environment.yml > conda activate [NAME_OF_ENV] 获取权重和偏差的 API 密钥 确保登录权重和偏差。 转到并单击 + 图标（复制到剪贴板），从 W&B 获取您的 API 密钥，然后将您的密钥粘贴到以下命令中： > wandb login [your API key] 您应该会看到类似于以下内容的消息： w

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主要介绍了PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

这是来自https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org的模型文件，经常链接失效，或者下载速度奇慢。我花了很大功夫下载好，供大家使用。