一、前言
模型训练是深度学习领域中的关键环节。随着技术的发展，预训练模型的出现极大地改变了模型构建的格局。这些预训练模型在大规模数据集上进行了初步的学习，蕴含了丰富的通用知识。然而，不同的实际应用场景有着各自独特的需求。例如在医疗影像诊断领域，预训练模型可能无法直接精准地识别特定病症的微小特征；通过微调可以让预训练模型更好地适应各种特定任务的要求。
语料采集过程：开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据格式化（四）
运行环境准备过程：开源模型应用落
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n input("请输入:")
print(type(n))
print(n)
输出结果为： 请输入:33 <class str> 33 2.输出函数
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