pytorch

cnn卷积层详解卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心组成部分，用于提取输入数据的局部特征。通过卷积操作，网络能够捕捉图像中的边缘、纹理等低级特征，并逐步组合为更高级的语义特征。卷积层的核心是卷积核（或滤波器），它在输入数据上滑动并计算局部区域的加权和。

Day 54 Inception 网络及其思考学习目标：Inception 网络（也称为 GoogLeNet）是 Google 团队在 2014 年提出的经典卷积神经网络架构。

【深度学习】利用GPU跑Pytorch框架深度学习配置全流程PyTorch是一款开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发并维护，目前是全球深度学习领域最主流的框架之一。它的核心定位是为科研人员和工程师提供灵活、高效的工具，用于构建、训练和部署各种深度学习模型，如图像分类、自然语言处理、语音识别等。PyTorch的核心优势在于支持动态计算图，使用时实时构建计算流程，便于调试和灵活设计复杂模型，同时兼具易用性和高性能。

学习是生活的调味剂

在大模型开发中，是否需要先完整学习 TensorFlow，再学 PyTorch？在大模型开发中，是否需要先完整学习 TensorFlow，再学 PyTorch？其实都可以学，但关键在于顺序。更高效的做法是：先掌握 transformers 等高级库的基本使用，学会如何调整超参数。等模型调优有一定成果后，若希望更进一步，再去研究 TensorFlow、PyTorch 这类底层框架。

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Python----大模型（GPT-2模型训练加速，训练策略）原理：NVIDIA的Tensor Core支持混合精度计算（FP16/FP32），通过Volta/Turing/Ampere架构的GPU（如V100/A100）加速矩阵运算。

π∗0.6: a VLA That Learns From Experience序号1：优势调节1：优势调节作者没有改变 VLA（视觉-语言-动作）模型的底层逻辑，而是改变了它的输入方式。在训练阶段，机器人尝试过很多次，有成功也有失败，当机器人看到图片并且做了一个正确的动作，就给这个数据加上一个postive的标签。在推理阶段，在模型预测动作之前，插入了一个文本标签：“Advantage: positive” 或 “Advantage: negative”（[摄像头画面] + [任务：做咖啡] + [文本标签：优势：正向]）。这种设计让模型学会了关联“动作”与“结果好坏”。在推理（

重生之我要成为代码大佬

深度学习1-安装pytorch（无独立显卡版本）自学深度学习，大多是跟着各种博客和教程一步步走下来的，我也会把我遇到的问题和可能遇到的一些思考加进来，也是新手，期待请教和交流。

All The Way North-

[实战分享] PyTorch实战：手机价格区间分类（95%准确率）+ 模型保存/加载/loss波动全解析小明创办了一家手机公司，他不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题，他收集了多家公司的手机销售数据。该数据为二手手机的各个性能的数据，最后根据这些性能得到4个价格区间，作为这些二手手机售出的价格区间。主要包括：

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从 model(x) 到__call__：解密深度学习框架的设计基石在 PyTorch 或 TensorFlow 中构建神经网络时，你是否曾好奇过，为什么我们习惯使用 model(input) 进行前向传播，而不是直接调用 model.forward(input) 或 layer.call(input)？

用modelscope运行grounding dino参考grounding-dino-tiny · 模型库不支持中文，试过了想让它识别点赞和收藏按钮识别不出来，效果很拉

SelfAttenion自注意力机制考虑别的token对当前token的语义影响输入x= [4x6]dk=3wq = [6x3]wk = [6x3]

pytorch深度学习训练随机种子设置为了确保训练的模型能够复现，这里记录一下随机种子的设置，以便直接使用。随机种子就像你玩游戏时的 “存档点”，只要你加载同一个存档（设置同一个种子），后续的游戏进程（生成的随机数）就会完全一样；换个存档（换种子），进程就会不同。

【自然语言处理】应用04：自然语言推断与数据集【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

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Python----大模型（GPT-2模型训练，预测）GPT-2模型的核心架构基于Transformer解码器，采用自回归方式生成文本。模型构建部分定义了GPTConfig配置类，包含关键参数如block_size（序列长度）、vocab_size（词表大小）、n_layer（层数）、n_head（注意力头数）和n_embd（嵌入维度）。

基于 PyTroch 的卷积神经网络在图像分类中应用与实践卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中处理图像数据的核心架构。它通过卷积层自动提取图像的空间特征，配合池化层降低特征维度，最终通过全连接层完成分类任务。

pytorch和tenserflow详解想象一下，你想建造一座非常复杂、智能的 “房子”，比如一个能自动调节温度、识别访客、甚至自我学习的智能别墅。

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深度学习2-在2024pycharm版本中导入pytorch自学，自己摸索的如果有问题和侵权的，请联系。在上一篇中，我成功安装了pytorch，继续看土导的视频不是很能理解，弹幕指路看到另一个up的关于2024版本pycharm的讲解，恰好我的pycharm也是2024版本的，跟着做了一下。

从0到1：Qwen-1.8B-Chat 在昇腾Atlas 800T A2上的部署与实战指南前言随着国产算力生态的日益成熟，以及昇腾 NPU 在大模型领域的广泛应用，我决定将一个常用的开源对话模型——Qwen-1.8B-Chat 部署到昇腾Atlas 800T A2算力卡上，完整体验一次“原生 PyTorch 代码”向“NPU 环境”的迁移过程。整个过程远比想象中要简单且流畅。本文将整理出这份面向初学者的完整部署实战指南，带你避开常见陷阱，实现模型在国产算力上的成功运行。

【无标题】import torch # PyTorch核心库 import torch.nn as nn # 神经网络层 from torch.utils.data import DataLoader # 数据加载器（批量处理数据） from torchvision import datasets, transforms, models # 数据集/数据增强/预训练模型 import os # 路径操作