TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用
【4月更文挑战第16天】这篇博客探讨了Python面试中TensorFlow和PyTorch的常见问题，包括框架基础操作、自动求梯度与反向传播、数据加载与预处理。易错点包括混淆框架API、动态图与静态图的理解、GPU加速的利用、模型保存恢复以及版本兼容性。通过掌握这些问题和解决策略，面试者能展示其深度学习框架技能。
社区供稿 | vLLM部署Yuan2.0：高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
如何使用Python的Keras库构建神经网络模型？
使用Keras在Python中构建神经网络模型的简例：创建一个Sequential模型，添加输入层（64个节点，ReLU激活，输入维度100），一个隐藏层（32个节点，ReLU激活），和一个输出层（10个节点，softmax激活）。