OneFlow深度学习框架介绍：新手快速上手指南
【4月更文挑战第12天】OneFlow是一款高性能的深度学习框架，由一流科技公司研发，以其数据流编程模型、动态图执行和高效分布式训练等功能脱颖而出。其易用性、卓越性能和强大的分布式训练能力使其在AI领域备受关注。新手可以通过简单的安装和基础程序快速上手，利用OneFlow的Module构建模型，结合损失函数和优化器进行训练。此外，OneFlow支持ONNX模型导入导出、TensorBoard可视化及与其他Python库集成，助力无缝对接现有生态。深入了解和实践OneFlow，可提升深度学习开发效率。
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
本文介绍了图神经网络（GNN）在处理各种领域中相互关联的图数据时的作用，如分子结构和社交网络。GNN与序列模型（如RNN）结合形成的时空图神经网络（ST-GNN）能捕捉时间和空间依赖性。文章通过图示和代码示例解释了GNN和ST-GNN的基本原理，展示了如何将GNN应用于股票市场的数据，尽管不推荐将其用于实际的股市预测。提供的PyTorch实现展示了如何将时间序列数据转换为图结构并训练ST-GNN模型。
Stable Diffusion 本地部署教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。