pytorch

TensorFlow深度学习框架：从入门到精通的完整指南TensorFlow作为Google开发的顶级深度学习框架，具有三大独特优势：推荐使用Anaconda创建独立环境：

【现代深度学习技术】循环神经网络07：通过时间反向传播【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

ai环境conda带torch整体迁移。conda打包好的GPU版torch环境，其实很简单，就是conda装好的torch环境env整体打包，然后到新机器上再解压到env路径。打开搭建好的环境，找自己路径，我默认的是这个。 cd/root/anaconda3/envs/ 然后整个文件夹打包。tar -czvf animatex.tar.gz animatex/

深度学习---Pytorch概览pytorch的入门学习，笔者在此推荐B站的小土堆的快速入门视频，尽管是19的教程，但依然很有引导意义。

pytorch（gpu版本安装）选择以下方法，关于版本对应从pytorch官网查看官网方法其他方法

李沐动手深度学习（pycharm中运行笔记）——04.数据预处理1、导入相关库2、读取csv文件、对数据进行预处理，成为可以转成tensor张量的数据；下面创建一个人工数据集，并存储在csv（逗号分隔值）文件；创建目录为../data/house_tiny.csv（../代表上一级目录，即data/house_tiny.csv应该在此代码目录的上一级目录中会有data/目录）

李沐动手深度学习（pycharm中运行笔记）——07.自动求导1、导入torch2、假设我们想对函数 y = 2x.Tx，就是 2乘x的内积，关于列向量x求导，也就是4x

是瑶瑶子啦

【深度学习】多头注意力机制的实现|pytorch在上篇文章中，我们介绍了系统且详细的介绍了注意力机制及其数学原理进行系统且详细的讲解。在本篇博客中，我们围绕多头注意力的代码实现进行展开。

悲喜自渡721

pytorch & python常用指令创建新的python环境查看已有的python环境进入已有的python环境退出当前的python环境

明明跟你说过

深度学习常见框架：TensorFlow 与 PyTorch 简介与对比🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

gaoenyang760525

pytorch写张量pt文件，libtorch读张量pt文件直接在pytorch中，用torch.save保存的张量，可能因格式差异无法在C++中加载。以下是一个最简单的例子，展示如何在 Pytorch中保存张量到 TorchScript 模块，并在 C++ 中使用 LibTorch 加载。

量子计算与GPU的异构加速：基于CUDA Quantum的混合编程实践量子计算模拟面临‌指数级增长的资源需求‌：n个量子比特的态向量需要存储2^n个复数。当n>30时，单机内存已无法承载（1TB需求）。传统CPU模拟器（如Qiskit Aer）在n=28时计算速度降至0.1门操作/秒，而NVIDIA A100 GPU凭借‌2TB/s显存带宽‌和‌19.5 TFLOPS混合精度算力‌，将量子门操作速度提升49倍。

就叫飞六吧

如何判断你的PyTorch是GPU版还是CPU版？PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一，支持在CPU和GPU(NVIDIA CUDA)上运行。对于深度学习开发者来说，正确识别PyTorch版本至关重要，因为GPU版本可以带来10-100倍的性能提升。本文将全面介绍如何判断你的PyTorch安装版本，并提供详细的案例分析和问题解决方案。

李沐动手深度学习（pycharm中运行笔记）——04.数据操作1、导入torch2、使用 arange 创建一个行向量 x，包含以 0 开始的前 12 个整数，默认创建为浮点数

【AI模型学习】双流网络——更强大的网络设计先简单聊了双流网络最初在视频中的起源，之后把重点放在 “多流结构"和"fusion” 上。Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos 作者：Karen Simonyan & Andrew Zisserman（牛津 VGG）

李沐动手深度学习（pycharm中运行笔记）——05.线性代数1、导入torch2、标量由只有一个元素的张量表示运行结果：3、向量：可以视为标量值组成的列表运行结果：

【计算机视觉】CV项目实战- 深度解析TorchVision_Maskrcnn：基于PyTorch的实例分割实战指南实例分割是计算机视觉领域的重要任务，它不仅要检测图像中的每个目标，还要精确描绘出每个目标的轮廓。本文将全面剖析一个基于PyTorch TorchVision实现的Mask R-CNN项目——TorchVision_Maskrcnn，从原理到实战应用，为读者提供一份详尽的实例分割技术指南。

解释PyTorch中的广播机制广播（Broadcasting）是PyTorch和其他数值计算库中的一个重要机制，它允许不同形状的张量进行算术运算。在您提供的例子中：

搜广推校招面经八十二是的，L1 和 L2 都能防止过拟合：论文原文：Deep & Cross Networkfor Ad Click Predictions, KDD’2017, Google

蹦蹦跳跳真可爱589

Python----深度学习（基于DNN的PM2.5预测）如何使用 PyTorch 实现一个简单的深度神经网络（DNN）模型，并用于回归任务。该模型通过训练数据集来预测PM2.5。代码通过读取数据集、数据处理、模型训练和模型评估等步骤，详细展示了整个实现过程。