蒋星熠Jaxonic，深度学习探索者。本文深度对比TensorFlow与PyTorch架构、性能、生态及应用场景，剖析技术选型关键，助力开发者在二进制星河中驾驭AI未来。

本文系统讲解人工智能、机器学习与深度学习的层级关系，涵盖PyTorch环境配置、张量操作、数据预处理、神经网络基础及模型训练全流程，结合数学原理与代码实践，深入浅出地介绍激活函数、反向传播等核心概念，助力快速入门深度学习。

随着大型语言模型（LLM）的规模不断增长，部署这些模型面临着巨大的计算和资源挑战。以DeepSeek-R1为例，其671B参数的规模即使经过INT4量化后，仍需要至少6张高端GPU才能运行，这对于大多数中小型企业和研究机构来说成本过高。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中，在显著降低模型复杂度的同时保留核心性能，成为解决这一问题的关键技术之一。

Neural ODE将神经网络与微分方程结合，用连续思维建模数据演化，突破传统离散层的限制，实现自适应深度与高效连续学习。

掩码注意力是生成模型的核心，通过上三角掩码限制模型仅关注当前及之前token，确保自回归因果性。相比BERT的双向注意力，它实现单向生成，是GPT等模型逐词预测的关键机制，核心仅需一步`masked_fill_`操作。

我们将深入探讨图中断（graph breaks）和多图问题对性能的负面影响，并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。

Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来，彻底改变了深度学习特别是自然语言处理领域的格局。在短短几年内，Transformer已成为几乎所有现代大型语言模型（LLM）的基础架构，包括BERT、GPT系列、T5等革命性模型。与传统的RNN和LSTM相比，Transformer通过自注意力机制实现了并行化训练，极大提高了模型的训练效率和性能。

本文深入探讨神经网络模型量化技术，重点讲解训练后量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）两种主流方法。PTQ通过校准数据集确定量化参数，快速实现模型压缩，但精度损失较大；QAT在训练中引入伪量化操作，使模型适应低精度环境，显著提升量化后性能。文章结合PyTorch实现细节，介绍Eager模式、FX图模式及PyTorch 2导出量化等工具，并分享大语言模型Int4/Int8混合精度实践。最后总结量化最佳策略，包括逐通道量化、混合精度设置及目标硬件适配，助力高效部署深度学习模型。

本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例，详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成，实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件，展示指标和工件的记录方法，并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。

本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程，包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习，读者将掌握Flow Matching的核心原理，获得一个完整的PyTorch实现，并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。