SE 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。
深入解析图神经网络：Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络（GNNs）特点的神经网络模型，专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术，实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉，显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景，并通过图书推荐系统的实例，展示了其在实际问题解决中的强大能力。
阿里云GPU云服务器简介：优势场景价详解，最新收费标准与活动价格参考
阿里云GPU云服务器怎么样？阿里云GPU结合了GPU计算力与CPU计算力，主要应用于于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景，现在购买有包月5折包年4折起等优惠，GPU 计算型 gn6i实例4核15G包月优惠价1681.00元/1个月起，包年16141.80元/1年起；GPU 计算型 gn6v实例8核32G包月优惠价3817.00元/1个月起，包年36647.40元/1起等。本文为您详细介绍阿里云GPU云服务器产品优势、应用场景以及最新活动价格。
PyTorch与DistributedDataParallel：分布式训练入门指南
【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂，单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练，其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练，并通过一个简单的示例来演示其使用方法。