【科研入门】搭建与配置云服务器的论文环境
本文介绍了如何搭建云服务器并配置论文代码环境，以AutoDL平台为例。首先，租用服务器并选择符合代码需求的镜像版本，如Python 3.7、TensorFlow 1.15和PyTorch。接着，启动服务器进入终端，克隆项目代码并使用Conda创建隔离的环境安装所需包。如果需在Pycharm中工作，还需在Pycharm内创建相同环境。最后，根据项目配置安装Tensorflow和PyTorch，遇到缺失包时通过`pip install`补充。完成配置后，可克隆服务器以备后续使用。遇到版本不兼容问题，可调整Conda环境的Python版本。
Transformers从入门到精通：Transformers介绍
transformer是当前大模型中最流行的架构，而Transformers是实现transformer的最流行的实现的库，由著名的huggingface推出。Transformers提供了丰富的API和工具，可以轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练的模型可以降低计算成本，并为从头开始训练模型节省所需的时间和资源。5月更文挑战第2天
TensorFlow与PyTorch框架的深入对比：特性、优势与应用场景
【5月更文挑战第4天】本文对比了深度学习主流框架TensorFlow和PyTorch的特性、优势及应用场景。TensorFlow以其静态计算图、高性能及TensorBoard可视化工具适合大规模数据处理和复杂模型，但学习曲线较陡峭。PyTorch则以动态计算图、易用性和灵活性见长，便于研究和原型开发，但在性能和部署上有局限。选择框架应根据具体需求和场景。
pytorch与深度学习
【5月更文挑战第3天】PyTorch，Facebook开源的深度学习框架，以其动态计算图和灵活API深受青睐。本文深入浅出地介绍PyTorch基础，包括动态计算图、张量和自动微分，通过代码示例演示简单线性回归和卷积神经网络的实现。此外，探讨了模型架构、自定义层、数据加载及预处理等进阶概念，并分享了实战技巧、问题解决方案和学习资源，助力读者快速掌握PyTorch。
【Python 机器学习专栏】自然语言处理中的深度学习应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用，包括文本分类、情感分析和机器翻译等任务。深度学习的优势在于自动特征学习、强大的表达能力和处理大规模数据的能力。常见模型如RNN、LSTM、GRU、CNN和注意力机制在NLP中发挥作用。Python的TensorFlow、PyTorch、NLTK和SpaCy等工具支持NLP研究。然而，数据稀缺、模型解释性和计算资源需求高等挑战仍待解决。随着技术进步，未来深度学习将进一步推动NLP发展，实现更智能的语言交互。
【Python机器学习专栏】循环神经网络（RNN）与LSTM详解
【4月更文挑战第30天】本文探讨了处理序列数据的关键模型——循环神经网络（RNN）及其优化版长短期记忆网络（LSTM）。RNN利用循环结构处理序列依赖，但遭遇梯度消失/爆炸问题。LSTM通过门控机制解决了这一问题，有效捕捉长距离依赖。在Python中，可使用深度学习框架如PyTorch实现LSTM。示例代码展示了如何定义和初始化一个简单的LSTM网络结构，强调了RNN和LSTM在序列任务中的应用价值。
【Python机器学习专栏】PyTorch在深度学习中的应用
【4月更文挑战第30天】PyTorch是流行的开源深度学习框架，基于动态计算图，易于使用且灵活。它支持张量操作、自动求导、优化器和神经网络模块，适合快速实验和模型训练。PyTorch的优势在于易用性、灵活性、社区支持和高性能（利用GPU加速）。通过Python示例展示了如何构建和训练神经网络。作为一个强大且不断发展的工具，PyTorch适用于各种深度学习任务。
【Python机器学习专栏】卷积神经网络（CNN）的原理与应用
【4月更文挑战第30天】本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和结构组成，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层。CNN在图像识别等领域表现出色，其层次结构能逐步提取特征。在Python中，可利用TensorFlow或PyTorch构建CNN模型，示例代码展示了使用TensorFlow Keras API创建简单CNN的过程。CNN作为强大深度学习模型，未来仍有广阔发展空间。