Python中Thop库的常见用法和代码示例
肆十二在B站分享了关于THOP（Torch-OpCounter）的实战教学视频。THOP是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具，帮助开发者评估模型复杂度和性能。本文介绍了THOP的安装、使用方法及基本用例，包括如何计算模型的FLOPs和参数量。
NVIDIA Triton系列02-功能与架构简介
本文介绍了NVIDIA Triton推理服务器的功能与架构，强调其不仅适用于大型服务类应用，还能广泛应用于各类推理场景。Triton支持多种模型格式、查询类型和部署方式，具备高效的模型管理和优化能力，确保高性能和系统稳定性。文章详细解析了Triton的主从架构，包括模型仓库、客户端应用、通信协议和推理服务器的核心功能模块。
Nvidia TensorRT系列01-基本介绍
NVIDIA TensorRT 是一个高性能的机器学习推理SDK，支持 TensorFlow、PyTorch 等框架。本文介绍了 TensorRT 的基本概念、安装指南、快速开始、案例和互补软件，如 NVIDIA Triton 推理服务器、DALI 和 TF-TRT。同时，文章还涵盖了 ONNX 支持、版本控制和弃用策略等内容。
Pytorch-SGD算法解析
SGD（随机梯度下降）是机器学习中常用的优化算法，特别适用于大数据集和在线学习。与批量梯度下降不同，SGD每次仅使用一个样本来更新模型参数，提高了训练效率。本文介绍了SGD的基本步骤、Python实现及PyTorch中的应用示例。
Pytorch-Adam算法解析
肆十二在B站分享深度学习实战教程，本期讲解Adam优化算法。Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点，通过一阶和二阶矩估计，实现自适应学习率，适用于大规模数据和非稳态目标。PyTorch中使用`torch.optim.Adam`轻松配置优化器。
Pytorch-RMSprop算法解析
关注B站【肆十二】，观看更多实战教学视频。本期介绍深度学习中的RMSprop优化算法，通过调整每个参数的学习率来优化模型训练。示例代码使用PyTorch实现，详细解析了RMSprop的参数及其作用。适合初学者了解和实践。