文章 2025-10-01 来自:开发者社区

深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略

Hello,我是蒋星熠Jaxonic! 在浩瀚无垠的技术宇宙中,我是一名执着的星际旅人,用代码绘制探索的轨迹。 每一个算法都是我点燃的推进器,每一行代码都是我航行的星图。 每一次性能优化都是我的天文望远镜,每一次架构设计都是我的引力弹弓。 在数字世界的协奏曲中,我既是作曲家也是首席乐手。让我们携手,在二进制星河中谱写属于极客的壮丽诗篇! 摘要 作为一名在AI领域深耕多年的技术探索者,我深深被...

深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
阿里云文档 2025-01-16

如何在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型

本文介绍如何基于安全增强型实例(Intel® SGX)部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。

文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】48.Pytorch_NLP实战案例:如何使用预训练的词向量模型求近义词和类比词

本文将介绍如何使用已经在大规模语料上预训练的词向量模型来求近义词和类比词。 1. 下载预训练的词向量 基于PyTorch的关于自然语言处理的常用包有官方的torchtext以及第三方的pytorch-nlp等等。你可以使用pip很方便地按照它们,例如命令行执行 pip ...

文章 2023-08-04 来自:开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](二)

5.2 Conv1d   conv1d 是一维卷积,它和 conv2d 的区别在于只对宽度进行卷积,对高度不卷积。5.2.1 函数定义torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=5.2.2 参数说明  input:输入的Tensor数据,格式为 (batc....

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](二)
文章 2023-08-04 来自:开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](一)

一、前言  本想着一篇博文直接写完基于PyTorch的深度学习实战,可写着写着发现字数都上万了。考虑到读者可能花了大力气对这么一篇博文看到失去了对PyTorch神经网络的耐心,同时也为了我个人对文章排版的整理,还是分成了分卷阅读。  这里贴一下上篇博文:[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]二、线性回归  线性回归也叫....

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](一)
文章 2023-05-14 来自:开发者社区

深度学习实战(五):通过scikit-learn模板两步构建自己的机器学习模型

1. 项目简介  最近看到一个实用的搭建机器算法的模板,与大家分享。只需要两步就能构建起自己的机器学习模型:1.明确你需要解决的问题是什么类型,以及知道解决该类型问题所对应的算法。2.从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的!在机器学习领域,如果你只是抱着体验机器学习的心态,实现起来就是这么简单。2. 明确你要解决的问题  常见的问题类型只有三种:分类、回....

深度学习实战(五):通过scikit-learn模板两步构建自己的机器学习模型

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