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PyTorch06-PyTorch进阶训练技巧

六、PyTorch进阶训练技巧 6.1 自定义损失函数 尽管PyTorch官方针对主流模型为用户提供了很多内置损失函数,但随着应用场景的变化与自定义模型的出现,那些内置损失函数可能并不适合,于是产生了一些针对非通用模型的损失函数。有些损失函数是针对某特定场景使用,可以直接拿来使用或修改使用,有些场景或自定义模型甚至找不到现成或逼近的损失函数可用,此时就需要自定义损失函数。 本章节学习的内容包括:如
2026-09-21
PyTorch
#PyTorch

HelloGPU-P04-真实模型与Agent

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

HelloGPU-P03-Agent(算子层)

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

HelloGPU-P02-经典算子与Kernel实战

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

HelloGPU-P01-Profiling实战

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

HelloGPU-P00-入门与硬件速通

本系列学习笔记源自开源项目:https://github.com/datawhalechina/hello-gpu 。是自己在学习过程上的记录与心得。 第0篇 入门与硬件速通 0.0 项目介绍与学习提示 篇 你要学什么 学完能做什么 大约时间 第 0 篇 入门 环境验证、GPU 体系结构、第一个程序 跑通环境,建立硬件直觉 1-2 天 第 1 篇 Profiling bench
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
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