在做子图分区的时候，可以返回NID和orig_id，具体我们看看官方教程里的介绍：

不同于TensorFlow、Caffe、CNTK等静态神经网络：网络构建一次反复使用，如果修改了网络不得不重头开始。

要深入了解大模型底层原理，先要能手撸transformer模型结构，在这之前，pytorch、tensorflow等深度学习框架必须掌握，之前做深度学习时用的t...

一开始，稚嫩的我只是想能在实际应用场合中使用一些深度模型（结果没想到后面坑这么大），这就需要涉及到，如何将实验室里基于pytorch的一个开发模型，部署到算力和...

本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。

ncnn（Nebula Convolutional Neural Network）是一个高效、轻量级的深度学习框架，由Tencent开发。它专为移动设备和嵌入式...

LibTorch是PyTorch深度学习框架的C++版本，它提供了用于构建和训练神经网络模型的高级API和工具。LibTorch允许你在离线环境中使用PyTor...

Paddle 是中国首个独立自主研发的深度学习平台，提供高性能单机、分布式训练和跨平台部署。

PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架，适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机...

Python深度学习框架的一个显著特点就是易于学习和使用。由于Python语言本身的简洁性和易读性，深度学习开发人员可以很容易地理解和使用Python深度学习框...

MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标，具体包括API友好、调试难度低、计算效率、数据预处理效率和分布式训...

深度学习作为人工智能的一个重要分支，在过去十年中取得了显著的进展。PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎、最强大的两个深度学习框架，它们各自拥...

基于结构的药物设计中一项重要的任务是预测配体在靶体口袋中的结合姿态，然而当前已报道的打分函数通常受限于精度，或是局限于单一的输出，比如仅预测构象姿势的偏差（RM...

转载翻译Medium上一篇关于分布式深度学习框架的文章 https://medium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-par...

深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么...

思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.

蛋白质功能注释一直是生物学面临的关键挑战之一，在指导新型药物靶标发现中具有重要作用。然而，当前方法在注释那些仅有少量蛋白的功能家族时，仍面临“长尾问题”的严峻挑...

今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore Nati...

我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法，我们接下来要定义一个神经网络，包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，这些层都是线性的，给隐藏层添加一...

当前深度学习框架越来越成熟（如Keras、Pytorch、TensorFlow等等），对于使用者而言封装程度越来越高，好处就是现在可以非常快速地将这些框架作为工...