pytorch

【机器学习③】 | CNN篇本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，以及LeNet-5、AlexNet、GoogLeNet、ResNet四大经典网络的结构、实现与应用。通过PyTorch代码示例，从基础原理到实际操作，帮助读者理解CNN如何处理多维数据、经典网络的设计逻辑及实现方法，读完可掌握CNN的核心概念与落地技能。

【Pytorch✨】LSTM01 入门LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够记住“过去的信息”并决定“哪些记住，哪些忘掉”。

【深度学习②】| DNN篇本文将系统介绍基于PyTorch的深度神经网络（DNN）相关知识，包括张量的基础操作、DNN的工作原理、实现流程，以及批量梯度下降、小批量梯度下降方法和手写数字识别案例。通过学习，你将掌握DNN的核心概念、PyTorch实操技能，理解从数据处理到模型训练、测试的完整流程，具备搭建和应用简单DNN模型的能力。

一碗白开水一

【模型细节】FPN经典网络模型 (Feature Pyramid Networks)详解及其变形优化Feature Pyramid Network（FPN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的模型，尤其用于目标检测任务（如Faster R-CNN、Mask R-CNN等）。它解决了多尺度目标检测的挑战：小目标在低分辨率特征图上容易丢失细节，而大目标在高分辨率特征图上可能缺乏语义信息。FPN通过构建一个特征金字塔，融合不同尺度的特征图，显著提升了检测精度。下面我将逐步详解FPN模型的核心原理，并讨论其常见变型和优化方法。内容基于经典论文（如Lin et al., 2017）和实际应用，确保真实可靠。

瘦的可以下饭了

TensorboardTensorboard 是一个可视化工具，通常用于机器学习项目中，以帮助用户理解、调试和优化模型。它是 TensorFlow 的一部分，但可以与 PyTorch 一起使用。其主要功能包括：

爱分享的飘哥

第三十七章：文生图的炼金术：Stable Diffusion完整工作流深度解析在《模型架构全景拆解》的旅程中，我们已经像一位技艺高超的“AI机械师”，拆解并理解了Stable Diffusion的每一个核心“零件”：

【PyTorch✨】01 初识PyTorchPyTorch 是一个开源深度学习框架 PyTorch 是动态图框架，TensorFlow 1.x 是静态图框架

我不是小upper

anaconda、conda、pip、pytorch、torch、tensorflow到底是什么？它们之间有何联系与区别？当今计算机科学领域，尤其是数据科学、人工智能和深度学习的蓬勃发展，出现了众多工具与框架，用以简化开发过程、提升效率、促进算法的实现。理解这些工具的本质及相互关系，是深入掌握现代机器学习技术的前提。其中，conda、anaconda、pip、torch、pytorch、tensorflow在科学计算和机器学习生态中分别扮演怎样的角色？彼此之间有何联系与区别？在实际项目和研发流程中，如何合理选择并有效利用？

PyTorch基础——张量计算张量是PyTorch中所有操作的基础，类似于多维数组，支持GPU加速和自动求导等高级功能。本篇博客将专门从基础运算开始，聚焦于张是的计算部分

MOE架构详解：原理、应用与PyTorch实现MOE（Mixture of Experts，混合专家）是一种神经网络架构，其核心思想是将多个"专家"子网络与一个"门控网络"结合，根据输入数据动态选择最相关的专家进行处理。

天才少女爱迪生

pytorch的自定义 CUDA 扩展怎么学习学习 PyTorch 自定义 CUDA 扩展需要结合 PyTorch 框架特性、CUDA 编程基础和 C++ 知识，整体可以分为「基础准备」「入门实践」「进阶优化」三个阶段，以下是具体的学习路径和资源：

pytorch学习笔记-自定义卷积未完结的草稿———！大概是准备整合一下常见的层，整合完感觉就可以进行搭建了（还没进行到这一步所以不太确定版）（ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构，如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge

Visual Studio Code 使用指南 (2025年版)Visual Studio Code (VS Code) 是一款由微软开发的免费、开源、跨平台的现代化轻量级代码编辑器，凭借其强大的核心功能、丰富的扩展生态系统以及高度可定制性，已成为全球数百万开发者的首选工具。本指南旨在帮助您快速上手 VS Code，掌握其核心操作与界面，并了解一些实用的特定功能与插件。

PyTorch 生态四件套：从图片、视频到文本、语音的“开箱即用”实践笔记当我们谈论 PyTorch 时，我们首先想到的是 torch.Tensor、nn.Module 和强大的自动求导系统。但 PyTorch 的力量远不止于此。为了让开发者能更高效地处理图像、文本、音频、视频等真实世界的复杂数据，PyTorch 建立了一个强大的官方生态系统。本文将带你概览 PyTorch 官方为这四大主流领域提供的核心工具库，理解它们各自解决了什么痛点，让你在开启新项目时，告别“从零造轮子”的困境。

pytorch入门：利用pytorch进行线性预测进行深度学习主要分为四步，首先准备数据，然后定义模型，再定义损失值和优化器，最后进行模型的训练，当然训练后可以用模型来进行预测；

循环神经网络——动手学深度学习7环境：PyCharm + python3.8RNN通过数据类型的差异与模型适配CNN vs RNN的核心差异：

PyTorch 数据类型和使用关于PyTorch的数据类型和使用的学习笔记系统介绍了PyTorch的核心数据类型Tensor及其应用。Tensor作为多维矩阵数据容器，支持0-4维数据结构（标量到批量图像），并提供了多种数值类型（float32/int64等）。通过积木类比阐述了Tensor的维度概念，展示了创建、变形、随机生成等基础操作。重点演示了FashionMNIST数据集分类任务实战：构建包含两个全连接层的神经网络(QYNN)，使用交叉熵损失和SGD优化器进行训练。

PyTorch中flatten()函数详解以及与view()和 reshape()的对比和实战代码示例在 PyTorch 中，flatten() 函数常用于将张量（tensor）展平成一维或多维结构，尤其在构建神经网络（如 CNN）时，从卷积层输出进入全连接层前经常使用它。

爱分享的飘哥

第三篇：VAE架构详解与PyTorch实现：从零构建AI的“视觉压缩引擎”在AI生成这条波澜壮阔的技术长河中，如果你想溯源而上，找到那个开启了“高清生成”时代的源头，那么VAE（Variational Autoencoder）无疑是那块最关键的“里程碑”。

关于网络模型的使用和修改/保存和读取目录一.现有网络模型的使用和修改二.网络模型的保存和读取“pretrained”（预训练）是深度学习中一个非常重要的概念，指的是模型在大规模公开数据集（如 ImageNet、COCO 等）上提前训练好的状态。这些模型已经通过大量数据学习到了通用的特征（比如图像中的边缘、纹理、基础形状，或文本中的语法、语义规律等），可以直接被复用在新任务中。