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HelloGPU-P05-真实模型与Agent

2026-09-20
算子优化与Agent开发
#GPU #算子 #Agent

HelloGPU-P04-Agent(算子层)

2026-09-20
算子优化与Agent开发
#GPU #算子 #Agent

HelloGPU-P03-经典算子与Kernel实战

2026-09-20
算子优化与Agent开发
#GPU #算子 #Agent

HelloGPU-P02-Profiling实战

2026-09-20
算子优化与Agent开发
#GPU #算子 #Agent

HelloGPU-P01-入门与硬件速通

2026-09-20
算子优化与Agent开发
#GPU #算子 #Agent

Hermes部署与使用

一、部署与配置文档 官方文档:https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/zh-Hans/ 中文社区文档:https://hermesagent.org.cn/docs/getting-started/installation 二、常用命令 部分可参考:https://hermesagent.org.cn/docs/user-guide/configura
2026-09-19
Agent
#hermes

TF示例演示教师模型训练、学生模型蒸馏与结果导出

一、说明 本文件代码以下记录了一个完整、可运行的 TensorFlow 示例,演示“知识蒸馏”是怎么从教师模型训练、到学生模型蒸馏、再到模型导出与结果可视化的。 本文件代码colab地址 此文件代码已经上传保存到google colab上,可以直接运行:https://colab.research.google.com/drive/1sFxDyFvHRZr5YvV8S2PFw-583RaucK
2026-09-14
大模型
#模型压缩与蒸馏 #TensorFlow

PyTorch05-PyTorch模型定义

五、PyTorch模型定义 5.1 PyTorch模型定义的方式 我们会在不同场合看到多种不同的模型架构,比如 CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)、RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)、GNN(Graph Neural Network,图神经网络),它们是深度学习领域针对不同数据结构设计的神经网络架构,分别用来解决网
2026-09-11
PyTorch
#PyTorch

Tensor/Numpy/DataFrame之间的转换操作

PyTorch Tensor、Pandas DataFrame 与 NumPy Array 数据转换指南 在深度学习与数据科学开发中,数据常需要在 Pandas(数据处理与清洗)、NumPy(数值计算与矩阵操作) 和 PyTorch(模型训练与张量计算) 三者之间流动。本文总结了两两转换的标准操作、注意事项及实际开发中的经典连续转换场景。 一、 两两转换操作与代码示例 1.1 NumPy <
2026-09-11
数据分析
#pandas #numpy #tensor

高性能计算训练营

HPC 性能分析完整指南:从理论峰值到经验 Roofline 本指南由两部分组成: 练习 1:用公式和命令,手动算出机器的理论性能上限(FLOP/s 峰值、内存带宽、机器平衡) 练习 2:用 Empirical Roofline Tool (ERT) 实测同一台机器,画出经验 Roofline 图 理论值画天花板,实测值告诉你"实际上限"。两者对照,才是完整的性能画像。 第一部分:理论性
2026-09-05
高性能计算
#高性能计算
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