pytorch

使用Pytorch自动计算梯度torch 包内为我们提供了很多有用的函数，让我们无需手动计算梯度：x.requires_grad_(True) 是为了告诉 torch ，我需要对 x 计算梯度。因为（对于一个有上万/亿参数的函数）计算梯度是非常消耗算力的，所以 torch 默认不会计算梯度，需要我们通过 requires_grad_(True) 显示声明。

Qwen+GRPO后训练实战medical-o1-reasoning-SFT这些医疗问题是从Deepseek-R1中蒸馏出来的。安装环境 CUDA13 + pytorch2.11 + unsloth2026.8.10 + vllm0.26.0

使用pandas处理csv并转为张量需要先通过命令安装 pandas 包：然后通过以下方式，向文件中写入简单的 csv 格式数据：通过 read_csv 函数读取：

使用Pytorch操作张量（多维数组）Pythorch对应的包是torch，在使用前需要安装torch包。我们可以通过 arange 函数来快速初始化一个 0~n 的一维数组：

非侵入式负荷监测选`Seq2Point`还是`LSTM`？合众致达实测：洗衣机分解F1达0.87、`NDE`误差降27%，附PyTorch完整实现本文为合众致达2026年在公寓用电安全场景下的非侵入式负荷分解（NILM）深度学习实践总结。基于UK-DALE公开数据集与自采1Hz总表数据，对比Seq2Point与Seq2Seq-LSTM两种模型：洗衣机分解任务上Seq2Point的F1达0.87、MAE降至6.8W，NDE较LSTM降低27%。文内含Seq2Point的PyTorch完整实现、训练循环、四项NILM指标计算与边缘部署踩坑备忘。

线性代数与向量如何衡量一个人的健康程度？在医学上，我们可以根据一个人的身高、体重、年龄来大致推算其健康程度。如果转换成数学语言的话，我们可以考虑写出这样一个公式，其中 x 表示身高， y 表示体重， z 表示年龄：(x+y)/z ，公式的计算结果表示一个人的健康程度。

程序猿编码

不用GPU，不用多线程，我用C++20手写了一个Gemma 3推理引擎现在跑大模型，大家的默认思路是：上GPU、开多线程、调各种推理框架。但有时候你只是想在自己的笔记本上快速试个东西，或者你的场景根本不允许用GPU（比如嵌入式设备、边缘计算节点）。这时候，CPU单线程推理就成了唯一选择。

《深度学习框架PyTorch入门与实践》系列：09-分布式与并行训练之DataParallel、DDP与Horovod一块 GPU 训不动大模型、跑不完大数据集时，多卡训练就是必修课。本文按"原理 → API → 工程实践"的顺序讲透 PyTorch 多卡训练：并行的两种形态（数据并行/模型并行）与 DataParallel 的工作机制及两大缺陷、集合通信原语（broadcast/scatter/gather/allreduce 以及 Ring-AllReduce 的带宽优势）、用 40 行 MPI 代码手写一个"极简 DDP" 来理解梯度同步的本质、DistributedDataParallel 的完整四步流程与启动命

GoCodingInMyWay

PaddleOCR 开始PaddleOCR-VL-1.6 (0.9B) 是 SOTA 级文档视觉语言模型 (VLM)。该模型以 96.3% 精度刷新 OmniDocBench v1.6，文本、公式、表格识别全面领先，并在古籍、生僻字、印章、图表等多场景能力显著增强，支持以 Markdown 和 JSON 格式输出结构化结果。

ComfyUI 使用 MiniMax H3 进行文生视频你需要下载以下 5 个核心模型文件（总大小约 40GB），并放置到 ComfyUI 的 models/ 目录下的对应子文件夹中。

Ubuntu 26.04 下 Intel Meteor Lake 核显 + NPU 驱动配置与 PyTorch NPU 推理实测刚拿到一台 Redmi Book Pro 16 2024,CPU 是 Intel Core Ultra 7 155H(Meteor Lake),带 Intel Arc 核显和一颗 AI Boost NPU。系统装的是 Ubuntu 26.04 LTS(Resolute Raccoon),内核 7.0.0-29。

程序猿编码

不用PyTorch，不用CUDA，我用C++手写了一个能跑GPT和Whisper的推理库现在想跑个大模型，大多数人的第一反应是装PyTorch、下HuggingFace权重、调pipeline()。这一套确实方便，但代价是：你的电脑里突然多了几个G的依赖，GPU驱动要配，CUDA版本要对，连跑个Demo都得等半天环境搭建。

Windows AMD显卡跑PyTorch不存在“完美运行”，分档位；Windows原生ROCm只支持新一代显卡，老消费级AMD独显官方无Windows正式ROCm支持，有替代方案。

一碗白开水一

入门实践工程十：PyTorch 模型量化与 ONNX 导出~附:安装依赖库及工程源码🔥 别再死磕枯燥理论了！AI 时代，拿实战作品说话才是硬道理！（原创不易哈，希望可以帮到还有些许学习劲儿的同学们） 🔥 【进阶版还在创作中，耗费精力中……】

一键构建 pytorch cpp lib 前端和 wheel系统环境：ubuntu 22.04 V100 GPU cuda 12.8.2 cudnn 9.10.2.21 TensorRT 10.9.0.34

Ultralytics：解读 YOLO26 知识蒸馏整合自两份源码精读：YOLO26 知识蒸馏（训练与推理全过程） + YOLO26 蒸馏损失逐行精讲。基于 ultralytics 源码：ultralytics/nn/distill_model.py、ultralytics/engine/trainer.py、ultralytics/utils/loss.py、ultralytics/nn/modules/head.py、ultralytics/nn/tasks.py、ultralytics/utils/torch_utils.py。全程以一个具体设定

《深度学习框架PyTorch入门与实践》系列：04-nn模块详解：用积木搭建神经网络本文你将学到：如何继承 nn.Module 写出自己的网络层、nn.Parameter 与自动反向传播的关系、Conv2d/Pool/Linear/BatchNorm/Dropout 五大常用层的参数含义与输出形状计算、ReLU 的 inplace 陷阱、Sequential 与 ModuleList 两种容器的三种写法与本质区别（为什么普通 list 存的层"训练不到"）、LSTM 与 LSTMCell 的关系，以及损失函数为什么也是一种 layer。全文代码基于 PyTorch 1.8，均可直接运行。

阳光开朗男孩

Pytorch的安装与配置先确认当前装了哪些 CUDA继续输入就能查看到版本号，以及位置，系统变量按Win + R，输入 appwiz.cpl，找到NVIDIA CUDA Toolkit，去控制面板里面卸载，其他的NVIDIA不用管，然后删除版本文件夹，清理环境变量

等一朵映山红

动态图 vs 静态图：PyTorch 与 TensorFlow 架构底层对比前言在深度学习框架生态中，PyTorch 与 TensorFlow 始终占据两大主流席位，绝大多数开发者入门、科研实验、工业落地都会围绕这两大框架展开。很多人在学习和项目开发中会纠结框架选择，也会疑惑两者的核心差异到底是什么——表面是API写法、函数封装不同，本质底层分水岭是计算图机制：动态图与静态图。计算图是深度学习框架的核心基石，神经网络的前向传播、反向求导、参数更新、算子优化、显存调度全部依赖计算图实现。PyTorch 主打动态计算图（Dynamic Graph），TensorFlow 原生核心

老马聊技术

Pytorch深度学习环境配置与测试准备环境：先安装 Anaconde 环境1.Anaconda中环境的创建windows 安装的版本打开Anaconde 工具