pytorch

2026 具身智能技术实战（一）：VLA 到底怎么控制机器人？——用 LeRobot 跑通 SmolVLA 推理给机器人一张桌面图片，再说一句“把红色方块放到蓝色托盘里”，接下来会发生什么？普通聊天模型通常给你一句回答。机器人需要的却是可以被控制系统使用的动作表示。两者之间，不是把一段自然语言直接发给电机那么简单。

sequeeze()和unsequeeze()这是最常见的用法，作用是‌去掉张量中维度为 1 的轴‌。‌import torch x = torch.randn(1, 3, 1, 4) print(x.shape) # torch.Size([1, 3, 1, 4]) print(x.squeeze().shape) # torch.Size([3, 4])

第21课：PyTorch｜GPU多卡训练与分布式训练基础【让多卡并行成为你的加速引擎】在第11课到第20课中，我们一直在单张GPU上进行模型训练。对于MNIST这样的小数据集，单卡训练完全够用。但当模型和数据规模增长时，单GPU会面临两大瓶颈：

ubuntu22.04部署完整deepseek局域网web服务全过程（RTX5090安装黑屏+web端多人并发）(1) 制作ubuntu22.04启动优盘后进入启动界面，选项选择第一个但不要进去。（2）键盘按“e”键，进入编辑模型。（3）在原文“splash”后面添加 nomodeset acpi=off noapic，然后按F10。（4）在如下界面耐心等待几秒后成功进入ubuntu22.04安装界面。

宿州派大星

[NLP实战] 基于PyTorch实现N-gram词嵌入模型：输入4个词预测第5个词在自然语言处理（NLP）的入门学习中，构建一个语言模型来预测下一个词是非常经典的实战任务。本文将基于一道人工智能大赛的真题（“AI报道”文本预测），带大家从零实现一个基于词嵌入（Embedding）的神经网络语言模型。我们的目标是：输入文件中的任意连续4个单词，模型输出第5个单词。

空圈容错视角下的无人机全链路审计：从理论框架到耦合式检验配套脚本：kongquan_uav_pipeline_demo.py（11阶段独立审计）、kongquan_uav_coupled_pipeline2.py（7阶段耦合检验）

Pytorch图模式技术原理解析作者：昇腾实战派知识地图：https://blog.csdn.net/Lumos_Lovegood/article/details/161601003

gather和scatter APIgather 和 scatter 是 PyTorch 里非常容易混淆、但其实可以用一个非常直观的方式理解的两个操作。

磁场转动100万匹

基于 dlib 与 OpenCV 的疲劳驾驶检测：眼睛纵横比（EAR）原理与代码逐段解析疲劳驾驶是交通事故的重要诱因之一。本文介绍一种基于计算机视觉的疲劳检测方案：通过摄像头实时捕捉人脸，利用 dlib 定位 68 个人脸关键点，提取眼睛区域的 6 个关键点，计算眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio，EAR），并根据 EAR 的持续变化判断驾驶员是否处于闭眼疲劳状态，从而触发警报。

AWQ量化AWQ 全称 Activation-aware Weight Quantization，激活感知权重量化量化的本质是用更少的位，来存储权重，比如说fp16 -> int4 。大量节省了显存占用，同时带来一些精度损失。普通量化基本可以理解为： W^=Q(W)\hat W = Q(W) W^=Q(W) 然后推理： Y^=Q(W)X \hat Y=Q(W)X Y^=Q(W)X 于是输出误差： ΔY=(Q(W)−W)X ΔY=(Q(W)−W)X ΔY=(Q(W)−W)X 真正影响模型的不是“权重误差本身”，而

就叫你天选之人啦

安装torch+vllm+flash_attn的prompttorch、vllm、flashattn各种版本对不齐、abi错误；codex跑了4个小时终于给4090装上了，最后让总结成一个经验prompt

第16课：PyTorch｜循环神经网络RNN与序列数据处理【让模型拥有“记忆”】在第11课到第15课中，我们学习了如何处理图像数据，并搭建了CNN模型取得了不错的分类效果。但如果给你一段文本“我昨天去了____，今天回到北京”，要求预测空白处最可能是“上海”还是“吃饭”，图像模型就无能为力了。

【全步骤】Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台参考的是up主Bubbliiiing的教程视频教程博客参考我自己的项目路径：D:\demo\unet-pytorch-main

PyTorch强化学习实战——分布式策略梯度深度确定性策略梯度 (Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG) 虽然在连续控制任务上取得了比优势演员-评论家 (Advantage Actor-Critic, A2C) 方法更优的效果，但其训练稳定性仍有提升空间。本节将介绍分布式分布深度确定性策略梯度 (Distributed Distributional Deep Deterministic Policy Gradient, D4PG) 算法，它从四个关键维度对 DDPG 进行了改进：用概率分布替代评论家的单一

我用 Python 从零“生成“了一个宇宙，然后让它观察自己（v14）这篇不是论文，也不是科普搬运。它是一个纯粹由好奇心驱动、自己跑、自己验证、自己迭代的个人研究项目。我给它起名叫"宇宙演化模型"，最新版本是 v14。

第13课：PyTorch｜经典CNN网络模型从零复现【从LeNet到VGG的逐行实现】LeNet、AlexNet和VGG——这三个名字在深度学习领域如雷贯耳。它们不仅仅是几篇经典论文，更是整个计算机视觉发展的关键节点：

第7课：PyTorch｜激活函数全品类详解与选型实战【神经网络的“火花塞”】相信很多初学者都有这个疑问：为什么神经元加权求和后不能直接输出，非要加一个“激活函数”？答案是：线性变换的复合仍然是线性变换。如果你把多个线性层叠起来，无论网络多深，最终都等价于一个单层线性模型，根本学不了XOR这样的简单非线性问题。激活函数存在的意义就是给神经网络注入非线性，让它有能力去拟合现实世界那些复杂的、弯弯曲曲的规律。

第10课：PyTorch｜学习率调度策略全面精讲【训练过程的“自适应巡航”】在第9课中我们学过，学习率决定了参数更新的步长。如果使用固定学习率：理想的学习率变化曲线应该是：前期较大，快速接近最优区域；中期逐渐减小，开始精细探索；后期很小，在最优值附近微调。就像开车上高速：先猛踩油门加速到接近限速（大学习率），然后松开油门微调速度（中等学习率），最后遇到收费站轻轻点刹（小学习率）。

第4课：PyTorch｜自动微分Autograd机制深度解析【深度学习的“发动机”】想象一下，你要训练一个100层的神经网络。如果手动计算每一层参数的梯度，不仅极其繁琐，而且极易出错。反向传播算法的数学公式虽然漂亮，但手工实现时，链式法则的层层嵌套会让代码变得难以维护。

坊间传闻 OpenAI 将要发布GPT-6 Sol 模型最近 AI 圈有个名字出现得越来越频繁 GPT-6 Sol 最开始看到的时候，其实最开始我也是怀疑是不是有人把 GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 Astra 两个名字给拼到一起了？但这几天看情况好像没那么简单，X 上有人在传国外社区有人讨论OpenAI Developer Community 里面也已经有人在接问：“会不会有 GPT-6 Sol、Terra 和 Luna” 甚至还出现了一些所谓模型列表Arena 测试以及 API 相关的截图。这些东西目前都不能算官方消息。但 GPT-6 Sol 这个