英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，分析其根源为预编译二进制文件不支持sm_120架构，并提出解决方案：使用PyTorch Nightly版本、更新CUDA工具包至12.8。通过清理环境并安装支持新架构的组件，成功解决兼容性问题。文章总结了深度学习环境中硬件与框架兼容性的关键策略，强调Nightly构建版本和环境一致性的重要性，为开发者提供参考。
【pytorch】【202504】关于torch.nn.Linear
小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。
此外，小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性，用于指导反向传播
进一步地，小白探讨了`requires_grad`与叶子节点（leaf tensor）的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量，只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。
最后，小白学习了PyTorch中的三种梯度模式
通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络（GAN）的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论，并用PyTorch实现多种变体，包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣，如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量，展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑，为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
卷不过AI就驯服它！AI训练师速成攻略
这是一篇关于AI训练师职业的全面指南。文章从“驯服AI”的理念出发，将AI训练师比作“幼儿园老师”，详细描述了该职业的工作内容、入行技能要求、成长路径及工作日常。新手可以从基础的数据标注做起，逐步学习Python、数学知识和工具使用，通过三年计划实现职业进阶。文中还分享了摸鱼技巧、崩溃与高光时刻，以及避坑建议和未来转型方向。无论是在电商公司给商品打标签，还是训练医疗AI辅助诊断，这个职业都充满挑战与机遇。最后鼓励大家主动拥抱变化，把AI变成自己的左膀右臂，而非竞争对手。
NPU上如何使能pytorch图模式
本文介绍了PyTorch的`torch.compile`技术和TorchAir的相关内容。`torch.compile`通过将动态图转换为静态图并结合JIT编译，提升模型推理和训练效率。示例代码展示了如何使用`torch.compile`优化模型。TorchAir是昇腾为PyTorch提供的图模式扩展库，支持在昇腾设备上进行高效训练和推理。它基于Dynamo特性，将计算图转换为Ascend IR，并通过图引擎优化执行。文章还提供了TorchAir的使用示例及功能配置方法。