我们都知道pytorch是经典的动态图，所以这个参数retain_graph是一个布尔类型的值，它的true or false直接说明了在计算过程中是否保留图

解释：就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后，后面使用起来仍然是cuda0.

本实验目的在JetBot智能小车实现手势识别功能，使用板卡为Jetson Nano。通过小车摄像头，识别五个不同的手势，实现小车的运动及灯光控制。

本文旨在向广大开发者和热爱机器学习的同学们介绍如何解决在Python环境中常见的错误ModuleNotFoundError: No module named ‘...

再使用PyTorch内置的神经网络模块（torch.nn）将token转换为embedding，17x1的token维度变为17x4096。

一个月前，Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。

下载有点慢，可以先本地下载好github.com/KumaTea/pyt…，再离线安装

继续补 在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算 没有写完的内容，对flash-linear-attention库（https://g...

L1 正则化的特点是它可以产生稀疏模型，即许多模型参数会被设置为零。这种特性使得L1正则化不仅可以防止过拟合，还可以进行特征选择。

卷积的计算是将卷积核放入左上角，在局部区域间做点积，然后将卷积核在Input上面依次从左向右，从上到下平移。左上角的点积操作：

在python的AI库torch的官方教程中是明确可以支持多维度数据的。所以应该可以继续使用。那么代码中get_test_data就要变成如下的：

最近正好在攻克AI用例生成的技术，所以恰好弄到了这个知识点，踩了个坑，觉得挺有意义，就特此记录一下~

在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。

你是否也遇到了在尝试从PyTorch官方网站下载时，面临下载速度缓慢甚至超时的问题？😿 在本文中，我——猫头虎博主，将带你深入了解这个问题的原因，并提供一套详尽...

你下的libtorch是release版本的，所以你在使用的时候，也应当使用release编译，不然就会报错。

自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能，这对于深度学习和优化问题至关重...

在搭建网络模型时，掌握对张量形状的操作是非常重要的，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现...

图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质...

图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质...

复现很多模型的时候，会遇到torch版本不一致问题，尤其是torch1.1.0一直都在安装错误，试了很多方法都没用。