树莓派3B+上编译TFLite 1.14踩坑记
在早期版本，比如1.12上，按照官方的教程操作，基本可以稳稳编译通过；（路径改成./tensorflow/contirb/lite/)
## 本地编译
这已经在Raspberry Pi 3b，Raspbian GNU / Linux 9.1（stretch），gcc版本6.3.0 20170516（Raspbian 6.3.0-18 + rpi1）上进行了测试。 登录Raspberry
Transformers入门指南：从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者，我深知在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来，它迅速成为NLP领域的主流模型，广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南，介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。
从零开始下载torch+cu（无痛版）
这篇文章提供了一个详细的无痛版教程，指导如何从零开始下载并配置支持CUDA的PyTorch GPU版本，包括查看Cuda版本、在官网检索下载包名、下载指定的torch、torchvision、torchaudio库，并在深度学习环境中安装和测试是否成功。