BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架
BayesFlow 是一个基于 Python 的开源框架，利用摊销神经网络加速贝叶斯推断，解决传统方法计算复杂度高的问题。它通过训练神经网络学习从数据到参数的映射，实现毫秒级实时推断。核心组件包括摘要网络、后验网络和似然网络，支持摊销后验估计、模型比较及错误检测等功能。适用于流行病学、神经科学、地震学等领域，为仿真驱动的科研与工程提供高效解决方案。其模块化设计兼顾易用性与灵活性，推动贝叶斯推断从理论走向实践。
《 PyTorch 2.3革新：torch.compile自动生成CUDA优化内核全解》
torch.compile是PyTorch 2.3推出的革命性功能，通过即时编译（JIT）技术优化模型运行速度。它借助TorchDynamo提取计算图，并通过TorchInductor生成高度优化的CUDA内核，充分发挥GPU并行计算能力。支持默认、reduce-overhead和max-autotune三种模式，分别适用于不同性能需求场景。尽管在复杂模型或动态计算图中可能面临挑战，但通过调整参数或结合其他优化技术，仍可显著提升性能。这一工具极大简化了CUDA代码优化流程，为深度学习开发提供了强大支持。
AI界的"翻译官"：ONNX如何让各框架模型和谐共处
还在为不同框架间的模型转换头疼？ONNX让你在PyTorch训练的模型可以无缝在TensorFlow部署，甚至能让模型在手机上飞速运行。本文带你了解这个AI领域的'瑞士军刀'，轻松实现跨平台高性能模型部署。
《视频秒变艺术大片：Python+AI风格迁移的神级操作》
Python在AI艺术风格迁移视频制作中至关重要，其丰富的库资源和强大的生态系统为深度学习提供了支持。核心原理基于卷积神经网络（CNN），通过提取内容图像与风格图像的特征并融合，生成新风格图像。视频制作需对每帧进行处理，涉及复杂计算，Python的高效工具如TensorFlow和PyTorch助力模型构建与训练。使用预训练模型（如VGG19）提取特征，通过Gram矩阵捕捉风格信息。优化策略包括多线程处理、分块处理以提升效率，同时确保视频连贯性。这一技术实现艺术与技术的深度融合，赋予视频全新视觉体验。
《Python+AI如何颠覆传统文书审查模式》
在法律领域，法律文书审查传统上依赖人工，耗时且易出错。Python结合AI技术为这一问题提供了高效解决方案。通过自然语言处理（NLP），计算机可精准分析法律文书，包括分词、句法分析、命名实体识别（NER）和文本分类等步骤。这些技术能快速提取关键信息，理解复杂语义，并结合深度学习模型如Transformer提升准确性。实际应用中，高质量数据与专业标注至关重要，同时借助TensorFlow或PyTorch优化模型训练。AI辅助审查不仅提高效率，还助力律师、法官和企业法务更好地应对挑战，推动司法公正与智能化发展。
昇腾910-PyTorch 实现 Vggnet图像分类
本实验基于昇腾平台，使用PyTorch实现Vggnet模型对CIFAR10数据集进行图像分类。内容涵盖Vggnet模型创新点（小卷积核堆叠、深层网络结构）、网络架构剖析及代码实战分析。通过定义`blockVGG`函数构建卷积块，实现VGG11网络，并结合数据预处理、训练与测试模块完成分类任务。实验展示了深度学习中增加网络深度对性能提升的重要性。
PyTorch 实现FCN网络用于图像语义分割
本文详细讲解了在昇腾平台上使用PyTorch实现FCN（Fully Convolutional Networks）网络在VOC2012数据集上的训练过程。内容涵盖FCN的创新点分析、网络架构解析、代码实现以及端到端训练流程。重点包括全卷积结构替换全连接层、多尺度特征融合、跳跃连接和反卷积操作等技术细节。通过定义VOCSegDataset类处理数据集，构建FCN8s模型并完成训练与测试。实验结果展示了模型在图像分割任务中的应用效果，同时提供了内存使用优化的参考。
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络
本实验基于PyTorch Geometric，在昇腾平台上实现GraphSAGE图神经网络，使用CiteSeer数据集进行分类训练。内容涵盖GraphSAGE的创新点、算法原理、网络架构及实战分析。GraphSAGE通过采样和聚合节点邻居特征，支持归纳式学习，适用于未见节点的表征生成。实验包括模型搭建、训练与验证，并在NPU上运行，最终测试准确率达0.665。
基于昇腾用PyTorch实现CTR模型DIN（Deep interest Netwok）网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch训练推荐系统中的经典模型DIN（Deep Interest Network）。主要内容包括：DIN网络的创新点与架构剖析、Activation Unit和Attention模块的实现、Amazon-book数据集的介绍与预处理、模型训练过程定义及性能评估。通过实战演示，利用Amazon-book数据集训练DIN模型，最终评估其点击率预测性能。文中还提供了代码示例，帮助读者更好地理解每个步骤的实现细节。
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GAT图神经网络
本实验基于昇腾平台，使用PyTorch实现图神经网络GAT（Graph Attention Networks）在Pubmed数据集上的分类任务。内容涵盖GAT网络的创新点分析、图注意力机制原理、多头注意力机制详解以及模型代码实战。实验通过两层GAT网络对Pubmed数据集进行训练，验证模型性能，并展示NPU上的内存使用情况。最终，模型在测试集上达到约36.60%的准确率。