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基于YOLOv8的牛行为检测识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目通过 YOLOv8 模型与 PyQt5 界面结合,实现了牛行为的高效识别与分类。5000张高质量标注数据保证了模型的准确性,多样化场景增强了泛化能力。系统简单易用,支持图片、视频、摄像头多种输入方式,为智能养殖和畜牧管理提供了高效工具。无论是科研实验还是实际牧场监控,本项目都可快速部署,开箱即用。
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1天前
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从零训练一个 ChatGPT:用 PyTorch 构建自己的 LLM 模型
本文介绍如何使用PyTorch从零构建类似ChatGPT的大型语言模型,涵盖Transformer架构、数据预处理、训练优化及文本生成全过程,助你掌握LLM核心原理与实现技术。(238字)
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8天前
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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。
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12天前
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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。
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12天前
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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)
Ray Forward 2025 定档 12 月 20 日北京!议题征集通道已开放
由蚂蚁集团发起的 Ray 中文社区与蚂蚁开源联合主办的 Ray Forward 2025,将于 12 月 20 日在北京蚂蚁 T 空间正式启幕,以 “拥抱 AI,Ray 向未来” 为主题,邀您共探下一代智能计算架构的进化方向。
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19天前
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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。
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22天前
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使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型
本文档介绍如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型,涵盖模型转换、引擎构建、量化推理及LoRA微调等操作,并提供详细的代码示例与支持矩阵。
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23天前
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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。
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