使用PyTorch实现GPT-2直接偏好优化训练：DPO方法改进及其与监督微调的效果对比
本文将探讨RLHF技术，特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，并详细阐述了一项实验研究：通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优，同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行对比分析。
【人工智能】基于PyTorch的深度强化学习入门：从DQN到PPO的实现与解析
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合深度学习和强化学习的技术，适用于解决复杂的决策问题。深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）是其中两种经典的算法，被广泛应用于游戏、机器人控制等任务中。本文将从零讲解深度强化学习的基础概念，深入探讨DQN和PPO的核
【AI入门超详细系列】卷积神经网络（CNN）入门指南【Pytorch版】
大家好，我是默子！欢迎来到“默子AI”的世界。今天，我们将深入探索 PyTorch 的强大功能，学习如何使用卷积神经网络（CNN）识别图像数据。无论你是深度学习的新手，还是希望强化实践经验的开发者，这篇教程都将为你提供详尽的指导和深入的解说。准备好了吗？让我们一起开启这段充满干货与乐趣的学习之旅吧！
【赛博炼丹】深度学习软件安装及环境配置：Anaconda、CUDA、cuDNN、PyTorch及PyCharm
Anaconda、CUDA、cuDNN、PyTorch及PyCharm
PyTorch 2.5重磅更新：性能优化+新特性，开发者必看！
这一新版本引入了多项重要更新，包括支持 SDPA（Self-Dot Product Attention）的新 CuDNN 后端、torch.compile 的区域编译功能，以及 TorchInductor C++ 后端带来的性能加速。针对使用NVIDIA GPU的用户，PyTorch 2.5集成了最
Pytorch使用手册- TorchVision目标检测微调Tutorial的使用指南（专题十二）
目标检测、实例分割和人体关键点检测的参考脚本可以轻松支持添加新的自定义数据集。数据集应该继承自标准的类，并实现__len__和方法。我们唯一要求的是，数据集的image，形状为 [3, H, W]，可以是一个纯张量，也可以是大小为 (H, W) 的 PIL 图像。target：一个字典，包含以下字段
Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文将进一步探讨变长输入序列这一挑战——这是真实世界数据（如文档、代码、时间序列等）的固有特征。
【人工智能】深入理解PyTorch：从0开始完整教程！全文注解
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。它提供了灵活的工具来构建和训练神经网络模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。迁移学习是一种在预训练模型的基础上进行微调的方法，适用于数据量较少的任务。PyTorch提供了丰富的预训练模型，方便我们进行迁移学习。C
BCEWithLogitsLoss
BCEWithLogitsLoss 是 PyTorch 深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。它结合了 Sigmoid 激活函数和二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss），使得在训练过程中更加数值稳定。
Ubuntu安装Cuda、PyTorch、TensorRT、OpenCV、Redis等AI推理环境
Ubuntu安装Cuda、CUDNN、PyTorch、TensorRT、Anaconda、OpenCV、Redis、yaml等AI推理环境
【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比：深度学习框架的终极指南
本文将为你一一解答。为了更直观地了解三大框架的使用方式，下面我们将通过一个简单的手写数字识别（MNIST）任务，演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个基本的神经网络模型。通过以上简单的示例，我们可以看到，虽然三大框架在具体实现上有所不同，但总体流程相似，都
全新电脑，一站式指南：Anaconda、Pycharm 、Cuda与Pytorch的完整安装流程
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型，用于支持Pytorch加速模型训练，本文介绍了Pytorch、Cuda、Cudnn、Anaconda与Pychram安装
使用清华源在pycharm上安装pytorch
2.在命令行输入以下代码即可安装pytorch(一两分钟就安装好了，不添加源安装非常慢)1.打开pycharm，在底部打开命令行。
在Windows上离线安装指定版本的Pytorch（以CUDA11.8版本为例）
我们都知道，通过 pip或conda在线安装Pytorch是非常方便的 ，但是有时候网络环境受到限制，比如公司的工作站（无法连接网络）或者机房的教学机器等等，只能通过离线的方式安装Pytorch；今天就来记录一下离线安装Pytorch的过程。并记录了遇到的问题及解决过程。对于深度学习 环境搭建来说，
使用Pytorch构建视觉语言模型（VLM）
本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节，可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
本文深入探讨了使用 PyTorch-BigGraph (PBG) 构建和部署大规模图嵌入的完整流程，涵盖了从环境设置、数据准备、模型配置与训练，到高级优化技术、评估指标、部署策略以及实际案例研究等各个方面。
利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例
2024版本pycharm中导入环境空间（PyTorch）
本文主要介绍了 pycharm的下载和安装，以及在2024版本的pycharm中，将已经创建好的环境导入pycharm中，并进行了简单的测试。并提供了pycharm的下载地址以及安装步骤，并且将已经建好的环境进行了导入（提供了两种办法，推荐第一种）。
深度学习环境anaconda+pytorch+pycharm（终端）配置 （跟着我超简单）一步到位，python3.9
配置anaconda+pytorch+pycharm（终端）gpu版本，一篇带你解决深度学习环境配置烦恼
