安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化，文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作，读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用，并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。
