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【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法 shengchao0920 pytorch 人工智能 python
PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
OpenAI 团队组织架构和研发技术栈 AI天才研究院 ChatGPT 人工智能
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深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
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模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms) （initial）大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（
《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》程序猿阿伟人工智能 harmonyos 华为
在科技飞速发展的当下，人工智能与鸿蒙系统的集成开发开辟了创新的前沿领域。这一融合不仅代表着技术的演进，更预示着智能设备生态的全新变革。而在这场技术盛宴的背后，坚实的硬件配置是确保开发顺利进行的关键，它就像一座大厦的基石，决定了上层建筑的高度和稳定性。处理器：运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心，在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速奥德彪123 嵌入式AI 人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用，模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？可靠的豆包蟹同志杂烩积累经验分享
NVIDIA显卡型号显卡分N卡和A卡，这个N卡指的是英伟达（NVIDIA），A卡之前是ATI（后来被AMD收购），现在的A卡指的就是AMD显卡。如果是为了玩游戏或者是学深度学习，选显卡肯定是要选N卡，因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。（1）图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称，全称叫GeForceGTX，GTX定位高端显卡系列，从低到高排名：GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra，从20
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100 2301_78234743 java
家里有了变故。。。快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版（吐血整理）等的花都谢了的华子最后给开了22k，武汉，应该是14a。不过在这几个月里我坚定了搞几年快钱回家和np朋友因骂了hr，boos被封了哈哈哈在央企想被开除需要做什么？2024小米分布式存储研发急招华为2012被毁意向我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)在央企想被开除需要做
eBest AI Hub全场景接入Deepseek eBest数字化转型方案人工智能
一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解，精准解析用户的需求；进化式深度学习：不断学习，持续进化，为用户提供日益完善、超越期待的服务体验。二、全场景赋能，体验再次跃升1.智能报表-数据洞察，指尖掌控升级后的智能报表功能，能够根据查询和检
Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型） Harry技术 AI prompt 人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁，让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通，Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界，探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能 pytorch 分类
cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
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深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能 #深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲图神经网络入门到精通人工智能
小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 分类 GoogLeNet 人工智能 CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
Deepseek:物理神经网络PINN入门教程天一生水water 神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现羊小猪~~ 深度学习网络 pytorch 人工智能 python 机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
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PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法进取星辰 PyTorch 深度学习实战深度学习 pytorch 算法
在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
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再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖移远通信算力人工智能工业智能
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