【无线感知】【P7】WIFI 感知实战2- 数据集处理
slide_size = 200 （滑动窗口，帧与帧之间存在overlap,less than window_size!1： 先通过 csv_import 提取训练input,label 到txt(只运行一次,大概18分钟）运行 cross_vali_data_convert_merg
CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现
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查看、指定使用的 GPU 数量和编号
在使用 PyTorch 框架时，可以通过以下步骤查看可用的 GPU 数量，指定使用的 GPU 编号，并在代码中体现这一点。
PyTorch数据处理：torch.utils.data模块的7个核心函数详解
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一文彻底搞懂大模型参数高效微调（PEFT）
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使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
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深入理解GPU内存分配：机器学习工程师的实用指南与实验
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?
手把手教你快速安装gpu版本的pytorch
比如pytorch版本是1.10.1（需要对应），环境创建时python版本是3.8 （需要对应），cuda 12.3（比它小的都可以），那么下面几个可以下载，选一个下载，最好装到一个英文路径下。第五步：验证torch安装是否成功，import torch成功说明安装成功，如果torch.cuda.
小白学大模型：LLaMA-Factory 介绍与使用
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图解Pytorch学习率衰减策略（一）
在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数，它控制了模型在每次权重更新时的步长。学习率衰减策略是指在训练过程中逐步减少学习率，从而使得模型更稳定地收敛到最优解。本文将介绍：LinearLR、StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR、Redu
anaconda修改安装的默认环境
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pytorch里tensor用法总结
通过这篇总结，希望可以帮助pytorch学习者更好掌握Tensor的基本用法。
深度学习实战:手把手教你构建多任务、多标签模型
在本文中,我们将基于流行的 MovieLens 数据集,使用稀疏特征来创建一个多任务多标签模型,并逐步介绍整个过程。所以本文将涵盖数据准备、模型构建、训练循环、模型诊断,最后使用 Ray Serve 部署模型的全部流程。
Pytorch基础：Tensor的连续性
在Pytorch中，一个连续的张量指的是张量中各数据元素在底层的存储顺序与其在张量中的位置一致。这意味着每一个元素的地址可以通过下面的线性映射公式来确定：
掌握 PyTorch 张量乘法：八个关键函数与应用场景对比解析
PyTorch提供了几种张量乘法的方法，每种方法都是不同的，并且有不同的应用。我们来详细介绍每个方法，并且详细解释这些函数有什么区别：
Ultralytics YOLO - 最先进的视觉人工智能：yolov8 环境搭建
Ultralytics YOLOv8是一种尖端的，最先进的(SOTA)模型，建立在以前的YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8旨在快速，准确，易于使用，使其成为广泛的目标检测和跟踪，实例分割，图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
用PyTorch 从零开始构建 BitNet 1.58bit
我们手动实现BitNet的编写，并进行的一系列小实验证实，看看1.58bit 模型是否与全精度的大型语言模型相媲美！
【PyTorch】多对象分割项目
对象分割任务的目标是找到图像中目标对象的边界。实际应用例如自动驾驶汽车和医学成像分析。这里将使用PyTorch开发一个深度学习模型来完成多对象分割任务。多对象分割的主要目标是自动勾勒出图像中多个目标对象的边界。对象的边界通常由与图像大小相同的分割掩码定义，在分割掩码中属于目标对象的所有像素基于预定义
Adam-mini：内存占用减半，性能更优的深度学习优化器
论文提出一种新的优化器Adam-mini，在不牺牲性能的情况下减少Adam优化器的内存占用。
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
