pytorch

基于Pytorch，如何用CUDA自己写算子？（一）大家都知道，深度学习通过梯度反传去优化网络的参数。Pytorch作为具有代表性的深度学习库，对前向（Forward）和梯度反传（Backward）都封装的非常好。在日常的编程中，只需要调用Pytorch封装好的算子，就可以完成网络的设计和训练。

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Ultralytics：解读Proto模块Ultralytics 基于多年的计算机视觉和人工智能基础研究，创建了最先进的 (SOTA) YOLO 模型。我们的模型不断更新性能和灵活性，快速、准确且易于使用。他们擅长对象检测、跟踪、实例分割、语义分割、图像分类和姿势估计任务。

程序员羽痕

基于 Django + PyTorch 的中文字体识别系统中文书法字体在笔画结构、连笔特征、字形重心和墨迹轮廓上具有显著差异。为了让字体类别的判断过程更加直观，本项目实现了一套中文字体识别系统：用户上传一张汉字图像后，系统调用已训练的视觉分类模型，返回对应的字体类别与预测置信度。项目采用 Django 构建轻量级 Web 服务，PyTorch 完成模型训练与推理。当前数据集覆盖隶书（lishu）和行楷（xingkai）两类，训练端提供 CNN 与 Transformer 等多种模型入口，适合作为深度学习图像分类课程设计、毕业设计或 PyTorch 实战项目参考

RTX 5090 安装 pytorch3dexport TORCH_CUDA_ARCH_LIST=“12.0” export FORCE_CUDA=1

nnDetection：基于 PyTorch 的目标检测框架# nnDetection：基于 PyTorch 的目标检测框架 ## 简介 nnDetection 是一个基于 PyTorch 的灵活、高效的目标检测框架。它提供了现代化的架构设计，支持多种主流的目标检测算法，为研究者和开发者提供了一个强大的工具平台。 ## 主要特点 ### 1. 模块化设计 nnDetection 采用高度模块化的设计理念，将模型的不同组件（如 Backbone、Neck、Head 等）进行解耦，便于用户根据需求进行自定义和扩展。 ### 2. 多算法支持框架支持多种经典和先进的目

Windows 深度学习环境配置（CUDA12.8 + cuDNN9.x + PyTorch）最简避坑指南（2026 最新）目录前言一、卸载旧 CUDA（必做，否则版本打架）1. 卸载旧版 Toolkit2. 删除残留文件夹（清干净）

丨白色风车丨

PyTorch 迁移学习实战：ResNet18 实现 20 类食物图像分类（完整可运行代码）目录一、项目前言环境依赖二、完整源码三、代码分模块深度解析3.1 迁移学习核心：冻结主干网络两种训练模式切换

深入解析CANN仓库中的HCCL分布式通信库目录为什么写这篇文章？测评结论速览✅ 核心优势⚠️ 待优化点文章综述评测总结一、CANN仓库与HCCL简介

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【TorchMetrics精通系列③】模型评估进阶：ClasswiseWrapper 实战与多分类细粒度指标深度解析torchmetrics 堪称模型评估界的“绝世秘籍”，招式精妙且威力无穷。若想真正参透其中玄机、融会贯通，列位看官莫急，且听我细细拆解。这是 torchmetrics 系列文章的第三篇。第一篇看此处：【TorchMetrics精通系列①】核心设计哲学 + Accuracy 超详解第二篇看此处：【TorchMetrics精通系列②】混淆矩阵：归一化陷阱、TP/FP推导与10分类文本热力图分析

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【深度学习】深入理解长短期记忆网络 LSTMLSTM 网络，全称为长短期记忆网络（Long Short‑Term Memory），是循环神经网络（RNN）的一种经典变体。它的大部分基础架构与标准 RNN 一致，但通过重新设计隐状态 h 的更新方式，有效缓解了传统 RNN 在处理长序列时容易出现的梯度弥散或梯度激增问题。LSTM 的核心创新在于引入了带自循环的“细胞状态”通道，使得信息能够在时间步之间选择性地持续传递或被舍弃，从而具备捕捉远距离时序依赖关系的能力。

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不羁的木木

《HarmonyOS技术精讲-NearLink Kit（星闪服务）》第3篇：数据收发——点对点数据传输实战很多人第一次尝试用 NearLink Kit 做数据收发时，会发现自己陷入一个尴尬的局面：官方 demo 能跑通，但稍微改一下场景，比如页面切换后重新连接，或者同时处理多条连接，代码就开始频繁崩溃。这其实不是 API 设计的问题，而是开发者在理解连接生命周期和状态同步时容易忽视几个关键细节。

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