深度学习中常用损失函数介绍
选择正确的损失函数对于训练机器学习模型非常重要。不同的损失函数适用于不同类型的问题。本文将总结一些常见的损失函数，并附有易于理解的解释、用法和示例
PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装
首先是CUDA的安装。百度搜索CUDA 11.7 download，进入官方下载页面，选择适合的操作系统安装方式（推荐使用local（本地化）安装方式），如图2-16所示。当然，读者也可以根据自己电脑的GPU配置要求，查阅PyTorch和CUDA官网，找到适合的PyTorch、CUDA、cuDNN软
“Omost：革新AI图像生成，一语成画，开启创意无界新纪元“
Omost，作为ControlNet作者倾力打造的创新项目，标志着图像生成技术的一次革命性飞跃。该项目巧妙地将大型语言模型（LLM）的强大编码能力转化为直观且高效的图像生成能力，为用户带来前所未有的创作体验。Omost项目的问世，不仅为艺术家、设计师等创意工作者提供了强大的创作工具，也为广大图像爱好
人工智能(pytorch)搭建模型25-基于pytorch搭建FPN特征金字塔网络的应用场景，模型结构介绍
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型25-基于pytorch搭建FPN特征金字塔网络的应用场景，模型结构介绍。特征金字塔网络（FPN）是一种深度学习模型结构，主要应用于目标检测任务中，尤其是对于多尺度目标的检测问题。该网络通过构建自底向上的高分辨率特征图与自顶向
ubuntu22.04下使用conda安装pytorch(cpu及gpu版本)
本文介绍了conda下安装cpu、gpu版本的pytorch；并介绍了如何设置镜像源。
【深度学习-番外1】Win10系统搭建VSCode+Anaconda+Pytorch+CUDA深度学习环境和框架全过程
本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程，包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。
用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2
DeepSeek-V2是一个强大的开源混合专家（MoE）语言模型，通过创新的Transformer架构实现了经济高效的训练和推理。该模型总共拥有2360亿参数，其中每个令牌激活21亿参数，支持最大128K令牌的上下文长度。
VQ-VAE：矢量量化变分自编码器，离散化特征学习模型
VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。
PyTorch Tabular：高效优化结构化数据处理的强大工具
PyTorch Tabular 是一个用于构建和训练深度学习模型以解决各种表格数据问题的库。
多任务高斯过程数学原理和Pytorch实现示例
本文将介绍如何通过共区域化的内在模型(ICM)和共区域化的线性模型(LMC)，使用高斯过程对多个相关输出进行建模。
使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型（DDPM）
在本文中，我们将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散概率模型（DDPM）。从探究算法的直观工作原理开始，然后在PyTorch中从头构建它。本文主要关注算法背后的思想和具体实现细节。
PyTorch高级特性与性能优化
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跟着AI学AI_11 PyTorch, TensorFlow 和JAX 功能对比简介
PyTorch、TensorFlow 和 JAX 是当前最流行的深度学习框架。它们各自具有独特的特性和优势，适合不同的应用场景和开发者需求。下面是对这三个框架的功能对比。特性PyTorchTensorFlowJAX计算图动态计算图静态计算图（支持动态计算图）通过 JIT 编译生成动态图自动微分Aut
使用PyTorch实现LSTM生成ai诗
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM引入了一种特殊的存储单元和门控机制，以更有效地捕捉和处理序列数据中的长期依赖关系。通俗点说就是：LSTM是一种改进版的递归神经
基于PyTorch学AI——Dataset与DataLoader
本文总结了Dataset和DataLoader两个核心类，是模型训练绕不开的基础类，希望阅读本文能带来收获。
Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例
TorchDynamo 是一个由 PyTorch 团队开发的编译器前端，它旨在自动优化 PyTorch 程序以提高运行效率。
【深度学习基础】理解 PyTorch 中的 logits 和交叉熵损失函数
logits是模型输出的未归一化预测值，通常是全连接层的输出。在分类任务中，logits 的形状通常为，其中batch_size是一个批次中的样本数，num_labels是分类任务中的类别数。交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是一种常用于分类任务的损失函数。它衡量的是预测分布与真
【Pytorch】【MacOS】14.m1芯片使用mps进行深度模型训练
我们可以看到使用GPU的速度在本模型中还是比CPU快不少的。进行验证是否可以使用mps进行训练。就可以实现m1芯片来进行gpu训练。的情况下每训练100次的时间。的情况下每训练100次的时间。然后我们需要在三处添加为。分别在上面四处进行修改。CIFAR10数据集。首先我们先要引入设备。
ubuntu 22.04 安装 RTX 4090 显卡驱动 GPU Driver（PyTorch准备）
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Anaconda环境下的Pytorch安装及Pycharm中Pytorch环境的配置
官方网址：Download Success | Anaconda。
