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文章 2024-11-10 来自：开发者社区

深度学习工程实践：PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析

在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程，实现了类似即插即用的开发体验。而Ignite则采用事件驱动的....

文章 2024-10-16 来自：开发者社区

如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧

在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。虽然PyTorch中的标准优化器如 SGD 、 Adam 和 AdamW 被广泛应用，但它们并非在所有情况下都是最优选择。本文将介绍四种高级优化技术，这些技术在某些任务中可能优于传统方法，特别是在面对复杂优化问题时。 我们将探讨以下算法： 序列最小二乘规划（SLSQP） 粒子群优化（PSO） 协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES） ...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战：使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。如下图所示，微调由以下4步构成。 在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模...

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战：使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】
文章 2023-09-20 来自：开发者社区

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

1. 简介1.1 线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。1.2 Python和PyTorch简介Python 是一种强大的编程语言，特别适....

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
文章 2023-02-15 来自：开发者社区

100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)

NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校，Google研究院，以及加州大学圣地亚哥分校。NeRF使用一组多目图作为输入，通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。该方法使用一个全连接深度网络来表示场景，使用的输入是一个单连通的5D坐标(空间位置x,y,z以及观察视角θ，)....

100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)
文章 2022-06-13 来自：开发者社区

深度学习框架 PyTorch 安装步骤（技术）

前言去年双十一给自己买了台 8G 显卡内存的笔记本，之所以对显卡要求这么高是因为对人工智能感兴趣，想在自己笔记本上训练深度学习模型，因此一定要配一个好一点的 GPU。除了笔记本之外，前前后后陆陆续续也买了好些人工智能方面的书籍，刚工作一年时候也学习过这块，像《DEEP LEARNING 深度学习》、《TensorFLow实战》、《机器学习》、《图像识别应用开发》都是学习过的，也对跟着 PyTor....

深度学习框架 PyTorch 安装步骤（技术）

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