算法框架/工具

首页 标签 算法框架/工具
# 算法框架/工具 #
关注
10833内容
|
5小时前
|
从零实现3D Gaussian Splatting:完整渲染流程的PyTorch代码详解
3D高斯溅射(3DGS)正成为3D视觉新标准,广泛应用于AR/VR与实时渲染。本文用PyTorch在几百行代码内实现其核心渲染流程,涵盖投影、排序、分块与合成分步,效果媲美SOTA,助力快速理解与落地。
|
5小时前
|
从零开始用 PyTorch 训练你的第一个深度学习模型(完整教程)
本文带你零基础入门深度学习,手把手使用PyTorch训练图像分类模型。从环境配置、数据预处理到模型构建、训练与评估,完整流程详解,代码可运行,助你迈出AI实战第一步!
|
6小时前
|
PyTorch 和 YOLO 是什么关系?一文讲清框架与模型的本质区别
PyTorch是深度学习框架,YOLO是目标检测模型。前者为“工具”,后者是“作品”。本文解析二者本质区别、协作方式及常见误区,助你理清AI开发核心概念。
|
14小时前
|
拥抱动态之美:PyTorch 入门与核心思想解析
PyTorch凭借Pythonic设计和动态计算图,成为深度学习主流框架。本文带你了解其核心组件,动手实现MNIST分类,并探索丰富生态,感受“像写Python一样写AI”的魅力。
|
4天前
| |
TensorRT-LLM 推理服务实战指南
`trtllm-serve` 是 TensorRT-LLM 官方推理服务工具,支持一键部署兼容 OpenAI API 的生产级服务,提供模型查询、文本与对话补全等接口,并兼容多模态及分布式部署,助力高效推理。
|
4天前
| |
如何优雅地为 TensorRT-LLM 添加新模型
本指南详细介绍如何在TensorRT-LLM中优雅集成新大语言模型,涵盖模型配置、定义、权重加载与注册全流程,支持作为核心模块或独立扩展集成,助力高效推理部署。(238字)
|
11天前
|
python torch基础用法
本教程系统讲解PyTorch基础,涵盖张量操作、自动求导、神经网络构建、训练流程、GPU加速及模型保存等核心内容,结合代码实例帮助初学者快速掌握深度学习开发基础,是入门PyTorch的实用指南。
|
15天前
| |
用数学重构 AI的设想:流形注意力 + 自然梯度优化的最小可行落地
本文提出两个数学驱动的AI模块:流形感知注意力(D-Attention)与自然梯度优化器(NGD-Opt)。前者基于热核偏置,在局部邻域引入流形结构,降低计算开销;后者在黎曼流形上进行二阶优化,仅对线性层低频更新前置条件。二者均提供可复现代码与验证路径,兼顾性能与工程可行性,助力几何感知的模型设计与训练。
|
16天前
|
中药材图像识别数据集(100类,9200张)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务
本数据集包含9200张中药材图像,覆盖100种常见品类,已标注并划分为训练集与验证集,支持YOLO等深度学习模型。适用于中药分类、目标检测、AI辅助识别及教学应用,助力中医药智能化发展。
免费试用