本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

文章索引：PyTorch基础学习（1）-快速入门PyTorch基础学习（2）-张量TensorsPyTorch基础学习（3）-张量的数学操作PyTorch基础学习（4）-张量的类型PyTorch基础学习

图论部分就先不手写代码了。能理解就很花时间了，先看懂逻辑和代码，关键基础部分写写吧。卡玛网110字符串接龙：相当于求无向图的最短路径，广搜最合适，因为广搜第一次找到路径一定最短。

字节跳动一面（过了）手写代码实现一个reactmemo效果，react.meno第二个参数是什么pureComponent手写代码实现一个有状态的倒计时浏览器强缓存，cacle-control有哪些字段浏览器缓存原理微信原生小程序性能指标有没有看过

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path

下载Miniconda下载地址执行sh命令完成Miniconda的安装中间输入yes完成安装后，执行链接中的命令完成环境配置创建自己conda环境，需要配置清华镜像安装对应的pytorch，Pytorch

你在时雨流尽百川向西星月明朗路远马亡我倾尽梦想青春和血押上生命自由和笔独赴万神的赌约昆仑尽头是风与白雪今日我慌忙却未遗忘你的分毫我转头看去你笑靥如常我执你的手抛下众神的死亡从黑发到白鬓于豆蔻至苍老今日天下四野风吹草茫江城之上轻帆两行白波激起千层浪我执你的手写的是山水悠长余墨沧桑染过夕与朝你在我身旁

其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。

在深入探讨PyTorchGeometric（通常简称为PyG）之前，我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。

torch.topk深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数1.

在PyTorch中，permute方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。

倒计时81天，在最后的阶段，全力以赴应对教师资格证面试，每天整理一篇试讲稿，还要读5个结构化，我不相信自己还考不过，自己懒惰太久了，而且总是说没有方法，其实，没有方法不重要，那就用最笨的方式，手写记忆，

可识别各种不规则手写字体，并对字迹潦草、模糊等情况进行专项优化，手写中文识别提供各类文字识别的在线服务接口，可直接调用API或使用HTTPSDK对图片中的文字进行多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中

自从开始写作后，在一些比较重要的日子，我都会写信，或者手写或者用电脑打字。陆陆续续，已经好几封了，有给王先生的手写信，也有纪念我两领证的日子。今儿，是在28岁生日这天，写给自己的。

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程

一.定义通过网络,让两个主机之间能够进行通信,基于这样的通信来完成一定的功能.进行网络编程的时候,需要操作系统给咱们提供一组API,通过这些API才能完成编程.API可以认为是应用层和传输层之间交互的路径,通过一套API可完成不同主机之间不同系统之间的网络通信.二.传输层重要网络协议传输层主要的两个网络协议:TCP,UDP这两种协议的工作原理差异很大,导致使用这两种协议进行网络编程,也存在一定差别

损失数值如何放到csv中呢在Python中，使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看，你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是，你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方，以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先，`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象，例如列表的列表，而不是单个列表。如果你的

最近安装vllm的时候有时候pytorch版本总是弄错，这里写下vllm-flash-attn与pytoch对应关系打开网站vllm-flash-attn·PyPI查询历史版本点进去查询对应的pytoch

深拷贝在前端领域已经是个老生常谈的话题了，说起深拷贝相信大多数人第一反应就是通过JSON，其他的就是可以递归手写一个深拷贝，再就是使用第三方库已经写好的深拷贝，不再重复造轮子，例如：lodash。

算法与原子类在Java中的实践应用(二、CAS)1.同步之原子类（Atomic类）2.使用atomicInteger计数3.使用atomicInteger底层原理3.compareAndSet原理分析3.1手写

～其实最早的时候我是用手写记录的，写了大概有三四本了。不便于保存，后

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

我虽然自己坚持手写日记，但是却只限于自己看看，我觉得每天写的文字要公示

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。

使用go语言手动实现数据结构中的顺序表已在github上开源，欢迎issueskay2336/goDataStructure:DataStructure(github.com)其中函数包括：InitList()：初始化ListLength()：返回长度ListEmpty()：返回是否为空PrintlnAll()：输出所有元素UpdateByIndex()：修改特定序号元素的值JudgeByElem

在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备，还有很多空间可以尝试。

PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数，用于计算张量的均值。

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD；可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti

说说我的经历吧——一开始，我想写作，是为了我手写我心，获得读者的认可，实现自己的个人价值。当我用心写，费枕忘餐的写，我获得了一个签约机会。

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU

torch.contiguous()方法语义上是“连续的”，经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用，要理解这样使用的缘由，得从pytorch

图片发自App图片发自App八年级下学期，期末考试之前，我曾给班里的每位同学手写了一封信，针对他们各自的学习、生活、思想情况，逐一分析，真诚鼓励他们积极进取，求真向善。

一、安装1.安装tensorrtpython接口下载trt包.tar.gzhttps://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.1.cudnn7.6.tar.gz安装trtpython接口cdpythonpipinstallte

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

这篇是PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users

方向一：技术概览低代码平台的基本概念低代码平台是一种允许用户通过最少的手写代码甚至不编写代码来创建应用程序的软件开发环境。它通过

本文使用的tensorflow版本：1.4tensorflow安装：pipinstalltensorflow1、CNN哇咔咔，熟悉的味道，自己第一次接触tensorflow也是写的CNN的例子，当时对于CNN也是一知半解，经过了一年，终于差不多搞清楚了CNN的原理。CNN中需要理解的主要有两点，稀疏连接SparseConnectivity（每个神经元仅与前一层部分神经元相连接）以及参数共享Para

大概是12年，当我烧掉曾经手写的文字那一刻起，也许我的灵魂已经有一些莫名的颓唐。再也写不出那样的深情，看着一份五年曾经残留下来的文字，而我竟不再有幼稚的感觉。

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

torch.nn到底是什么？我们建议将本教程作为笔记本而不是脚本来运行。要下载笔记本（.ipynb）文件，请单击页面顶部的链接。

x=tourch.tensor([[1,2,3],[4,6,5],[9,11,4],[-2,6,20]])为4*3的一个张量1)请思考y的值y=torch.max(x,dim=0)分析：x是一个2D:4

torch.max()importtorch#定义张量bb=torch.tensor([[1,3,5,7],[2,4,6,8],[11,12,13,17]])#使用torch.max()找到最大值max_indices

在PyTorch中，torch.diag函数可以用于创建对角线张量或提取给定矩阵的对角线元素。