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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 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(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]

一、前言  写这部分的文章很耗费精力。因为我自己是医学信息工程专业的，主攻方向其实是医学影像处理（主要是图像的快采集算法和后期图像质量优化）而非人工智能，甚至都不是纯科班出身，需要钻研的地方有很多。一是需要自己找书和文章看，二是还得想怎么把晦涩难懂的内容尽量讲解地通俗易懂。  但写作的过程也确实让我懂得了很多东西，我也很喜欢学习人工智能相关的知识。接下来可能会转战我的老本行—....

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]
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(下)[Mnist手写数字图像识别]

一、前言  首先感谢所有点开本文的朋友们！基于PyTorch的深度学习实战可能要告一段落了。本想着再写几篇关于PyTorch神经网络深度学习的文章来着，可无奈项目时间紧任务重，要求短时间内出图并做好参数拟合。所以只得转战Matlab编程，框架旧就旧吧，无所谓了 (能出结果就行) 。  往期回顾：[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....

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]
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 2023-08-04 来自：开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]（一）

一、前言  用了Matlab搭建神经网络才愈发感觉"人生苦短，我用PyTorch“是多么正确。毕竟新的神经网络架构还是得自己一点点敲，现在是一点都笑不出来了，指望Matlab提供的老框架和训练算法也做不出什么算法方法的突破，顶多就是在实现功能上方便点罢了。  本博文要求读者有一定的Python编程基础！，对机器学习和神经网络有一定的了解！。如果是零基础学习人群，请参看我之前的....

[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]（一）
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(上)[变量、求导、损失函数、优化器]（二）

五、损失函数  损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。  损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。 上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程，虚线是迭代过程的示意，w1 是第一次迭代的权重，w2 是第二次迭代的权重，w3 是第三次迭....

[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）
文章 2023-05-14 来自：开发者社区

深度学习实战（十）：使用 PyTorch 进行 3D 医学图像分割

MedicalZoo论文： Deep learning in medical image analysis: a comparative analysis of multi-modal brain-MRI segmentation with 3D deep neural networks代码已开源：MedicalZooPytorch1. 项目简介  深度网络在计算机视觉领域的兴起，为.....

深度学习实战（十）：使用 PyTorch 进行 3D 医学图像分割
文章 2023-05-12 来自：开发者社区

深度学习实战（三）：使用PyTorch搭建VGG网络

VGG在我之前的博客中已经做过详解，详情见：https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/123797416代码已提交github，详情见（麻烦Star!）：https://github.com/Jasper0420/Deep-Learning-Practice-VGG1. VGG16  VGG网络有多个版本，一般常用的是VGG-16模型，....

深度学习实战（三）：使用PyTorch搭建VGG网络
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

Alluxio深度学习实战-1：体验在HDFS上运行PyTorch框架

背景介绍 谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架。虽然 PyTorch 仍然是款比较新的框架，但由于友好的开发体验，使它发展非常迅猛。但是PyTorch默认并不支持在HDFS直接进行模型训练，这给许多将数据集存放在HDFS的用户带来了困难。他们需要将HDFS数据导出；或者修改PyTorch的源码支持HDFS协议才能进行训练。这....

Alluxio深度学习实战-1：体验在HDFS上运行PyTorch框架

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