pytorch

TensorFlow vs PyTorch：哪个更适合你？TensorFlow和PyTorch均为主流深度学习框架，但设计理念不同。TensorFlow由Google开发，以生产环境部署和静态计算图见长；PyTorch由Meta（原Facebook）主导，以动态图和易用性著称。选择时需结合项目需求和个人偏好。

基于Transformer的目标统计方法（CounTR: Transformer-based Generalised Visual Counting）视频讲解1：Bilibili视频讲解视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7580616343997648179

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PyTorch DDP分布式训练Pytorch代码讲解本文参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1iWCfYCEYx/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=132c74f7a893f6ef64b723d9600c40b7https://www.bilibili.com/video/BV1iWCfYCEYx/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=132c74f7a893f6ef64b723

INTERNAL ASSERT FAILED at “/pytorch/c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp“:983在使用GPU运行模型（有其他人也在用这个GPU）并使用同一条数据反复调用时，偶尔会出现下面的异常：nvidia-smi无法正常使用。由于某些客观原因，服务器不能重启，也就无法使显卡驱动恢复正常。

【环境配置】Windows 下使用 Anaconda 创建 Python 3.8 环境 + 安装 PyTorch + CUDA（完整教程）在深度学习开发中，我们最常用的环境组合是 Anaconda + PyTorch + CUDA。但初学者往往会遇到各种疑问：

CV系列——Conda + PyTorch + CUDA + cuDNN + Python 环境无脑安装速查笔记[2025.12]CV系列——Conda + PyTorch + CUDA + cuDNN + Python 环境无脑安装速查笔记[2025.12] CV系列——什么是backbone主干网络? yolo系列faster rcnn系列, ssd都用什么backbone主干网络?[2025.11]

过尽漉雪千山

Anaconda的虚拟环境下使用清华源镜像安装PytorchAnaconda23.7.4，python虚拟环境3.11，本机NVIDIA显卡驱动CUDA Version: 11.1，Pytorch2.7.1，CUDA11.8。

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GIOU (Generalized Intersection over Union) 详解GIOU 概述 GIOU（Generalized IoU）是目标检测领域中用于评估边界框相似度的度量指标，也是对传统IoU的改进。它解决了IoU在零重叠情况下的问题，并为边界框回归提供了更好的损失函数。

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【1-1】基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统：从数据处理到交互式界面全流程解析欢迎订阅本专栏，获取完整实现代码并深入学习每个技术细节！在工业自动化与智能制造飞速发展的今天，机械设备的状态监测与故障诊断已成为保障生产安全、降低维护成本的关键技术。

基于深度学习的宠物猫品种识别系统，resnet50，alexnet，mobilenet【pytorch框架，python代码】更多图像分类、图像识别、目标检测、图像分割，图像检索等项目可从主页查看功能演示(看 shi pin 简介)：

PyTorch 损失函数与激活函数的正确组合你是否遇到过这些困惑？如果你也被这些问题困扰过，那这篇文章就是为你准备的。本文将从原理到实践，用数据流图 + 数学公式 + 代码示例三位一体的方式，彻底讲清楚 PyTorch 中损失函数与激活函数的搭配规则。读完这篇文章，你将能够：

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理解pytorch中的L2正则项1 问题正则化与偏差-方差分解之间的联系。Weight decay全值衰减。2 方法regularization：减小方差的策略误差可分解为:偏差，方差与噪声之和。即误差=偏差＋方差＋噪声之和偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差方差（Variance）是刻画数据扰动所造成的影响偏差是指刻画学习算法的本身拟合能力

pytorch深度学习笔记5目录摘要1.常见损失函数1.均方误差（MSE）2.交叉熵误差2.分类任务损失函数1.二分类任务2.多分类任务损失函数

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PyTorch v2.9.1 发布：重要 Bug 修复与性能优化详解近日，PyTorch 正式发布了 v2.9.1 版本，这是一次专注于修复回归问题和隐性正确性错误的 Bug Fix Release。本次更新主要针对 PyTorch v2.9.0 中出现的一些性能回退、分布式计算问题、编译器错误等进行修复与优化。以下为详细更新内容。

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PyTorch SmoothL1Loss 全面解析：数学定义、梯度推导、API 规范与 logits 误用纠正目录1、基本介绍2、logits得分 vs 预测值3、代码 & 解释：✅ 一、nn.SmoothL1Loss 是什么？

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使用householder反射推广ROPE相对位置编码推导如下：对向量a和b，分别使用u和v进行householder反射，得到则a'和b'的向量内积为有明确的几何意义，为在u和v所张成的二维平面上旋转，旋转角度为u和v的夹角。

从训练到部署：基于PyTorch与TensorFlow Lite的端侧AI花卉分类系统完整指南本教程详细讲解如何构建一个完整的端侧AI花卉分类系统，涵盖PyTorch模型训练、TensorFlow Lite模型转换、Android应用部署全流程。通过本指南，读者可掌握深度学习模型从开发到实际部署的核心技术，实现移动设备上的实时花卉识别应用。

Pytorch学习系列07 | VGG-16算法实现马铃薯病害识别VGG-16 是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的深度卷积神经网络。它主要有以下几个核心概念：

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PyTorch 二分类损失函数详解：BCELoss vs BCEWithLogitsLoss 最佳实践指南目录1、二分任务损失函数 - 基本介绍2、BCELoss、BCEWithLogitsLoss 基本介绍