高效处理多维数组：einsum()函数从入门到精通
本文深入解析了NumPy中的`einsum()`函数，从基础语法到高级应用全面展开。文章首先介绍了爱因斯坦求和约定的数学基础，解释了`einsum()`如何通过简洁的索引符号实现复杂的多维数组运算。
深入解析torch.compile：提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题
PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发，详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景，涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题，并结合分布式训练和NCCL通信优化，开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导，助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。
犬鼻纹识别是如何做到的？附代码示例
犬鼻纹识别技术利用深度学习与图像处理，通过手机等设备采集犬鼻图像，定位鼻纹关键点并提取有效区域。经灰度化、降噪等预处理后，输入残差卷积神经网络提取深度特征，形成代表犬鼻独特性的数值向量。最终，将特征与数据库比对，计算相似度完成识别。示例代码基于 PyTorch，包含数据预处理、模型训练及预测流程，实现高效精准的犬只身份认证。
利用PyTorch处理个人数据集
如此看来，整个处理个人数据集的过程就像进行一场球赛。你设立球场，安排队员，由教练训练，最后你可以看到他们的表现。不断地学习，不断地调整，你的模型也会越来越厉害。
当然，这个过程看似简单，但在实际操作时可能会奇怪各种问题。需要你在实践中不断摸索，不断学习。可是不要怕，只要你热爱，不怕困难，你一定能驯服你的数据，让他们为你所用！
PyTorch量化感知训练技术：模型压缩与高精度边缘部署实践
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。
DeepSeek 部署方式与技术实践
DeepSeek的部署灵活性使其在多个领域大放异彩，但需根据场景权衡性能、成本与安全性。随着工具生态的完善与行业方案的沉淀，2025年将成为AI大模型落地关键年。开发者应持续关注MoE、COT等技术创新，结合自身需求选择最优部署策略。
PyTorchVideo实战：从零开始构建高效视频分类模型
本文详细介绍了基于PyTorchVideo和PyTorch Lightning构建视频分类模型的全流程。通过Kinetics数据集，利用3D ResNet-50实现高效动作识别。教程涵盖数据加载与增强、模型构建及训练流程，结合两大框架优势，简化开发复杂度并提升性能，为视频理解任务提供完整解决方案。