Windows10下CUDA9.0+CUDNN7.0.5的完美安装教程
该文介绍了如何在Windows 10上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0.5以支持Tensorflow-gpu 1.10.0。首先，解释了安装CUDA的原因，然后详细步骤包括：从NVIDIA官网下载CUDA 9.0，选择自定义安装并关闭不必要的组件，检查显卡驱动版本以决定是否安装Display Driver，最后确认安装成功。接着，下载cuDNN需要注册NVIDIA账户，解压后将文件复制到CUDA安装目录。整个过程旨在确保与Tensorflow-gpu 1.10.0的兼容性。
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第11天】本文引导读者入门TensorFlow深度学习，介绍TensorFlow——Google的开源机器学习框架，用于处理各种机器学习问题。内容包括TensorFlow安装（使用pip）、核心概念（张量、计算图和会话）以及构建和训练简单线性回归模型的示例。通过这个例子，读者可掌握TensorFlow的基本操作，包括定义模型、损失函数、优化器以及运行会话。
注意力机制（四）（多头注意力机制）
在上一篇注意力机制（三）（不同注意力机制对比）-CSDN博客，重点讲了针对QKV来源不同制造的注意力机制的一些变体，包括交叉注意力、自注意力等。这里再对注意力机制理解中的核心要点进行归纳整理
注意力机制（一）（基本思想）
在注意力机制论文 Attention Is All You Need 中最苦恼大家的肯定是K、Q、V三个变量的含义
翻阅了CSDN、知乎大量文章后，我发现没有文章能够带大家对注意力机制建立直观的认识
大部分文章要么没有从初学者的角度出发介绍的是注意力机制上层应用，要么其作者自己也并没有真正理解注意力机制所以讲的不清不楚
所以在看完《动手学深度学习（pytorch版）》、Attention Is All You Need 论文、以及大量文章后，我开始动手写这篇专门为初学者的介绍注意力机制的文章
权