PyTorch深度学习第6页

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的

KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

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。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

PyTorch 中的维度操作详解

在PyTorch中，维度（dimension）是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。

萝卜小白·2025-03-15 17:26

torch.logical_and()方法

零被视为False，非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and

CodeWang_NC·2025-03-15 17:56

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips

刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel

MYVision_ MY视界·2025-03-15 17:23

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。

无水先生·2025-03-15 13:54

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

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。

（initial）·2025-03-15 13:24

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

Development Problems Based On PyTorch

问题解决RuntimeError:unabletowritetofile:Nospaceleftondevice(28)问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/conda/lib/python3.10/multiprocessing/queues.py",line244,in_feedobj=_ForkingPickler.dumps(obj)Fi

woxiwangxuehaocpp·2025-03-15 12:12

Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）

设置python解释器：选择conda环境，使用现有环境，conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe，最后选择含有torch软件包的虚拟环境，题主创建名为pytorch

波波仔86·2025-03-15 11:07

【python error】cannot import name ‘TorchDispatchMode‘ from ‘torch.utils._python_dispatch‘

_python_dispatch’(/home/nvidia/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_python_dispatch.py

Eternal-Student·2025-03-15 11:35

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

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。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？

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。

可靠的豆包蟹同志·2025-03-15 08:38

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100

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。

2301_78234743·2025-03-15 08:05

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

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

eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型）

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。

Harry技术·2025-03-15 06:17

大模型生成人物关系思维导图的实战教程

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。

herosunly·2025-03-15 03:21

梯度下降法以及随机梯度下降法

我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程，地址为：https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码

HKkuaidou·2025-03-15 01:39

pytorch实现cifar10多分类总结

对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积

L_pyu·2025-03-15 00:31

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失

彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异

彬彬侠·2025-03-14 23:24

深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现

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。

Evaporator Core·2025-03-14 23:53

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

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。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类

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

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-14 23:50

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

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

天一生水water·2025-03-14 23:50

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

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

羊小猪~~·2025-03-14 22:08

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca

*Major*·2025-03-14 20:27

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习

Robin_Pi·2025-03-14 20:25

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

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

进取星辰·2025-03-14 19:47

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

我们首先以PyTorch数据并行的发展（DataParallel、DistributedDataParallel、FullyShardedDataParallel）为主线进行讲述了数据并行的技术原理。

X.AI666·2025-03-14 17:28

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

宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技

移远通信·2025-03-14 17:56

【vLLM 学习】使用 TPU 安装

HyperAI超神经·2025-03-14 17:26

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