PyTorch深度学习基础：张量（Tensor）详解
【4月更文挑战第17天】本文详细介绍了PyTorch中的张量，它是构建和操作深度学习数据的核心。张量是多维数组，用于存储和变换数据。PyTorch支持CPU和GPU张量，后者能加速大规模数据处理。创建张量可通过`torch.zeros()`、`torch.rand()`或直接从Python列表转换。张量操作包括数学运算、切片和拼接。在深度学习中，张量用于神经网络模型的构建和训练。理解张量对于掌握PyTorch至关重要。
TensorFlow与GPU加速：提升深度学习性能
【4月更文挑战第17天】本文介绍了TensorFlow如何利用GPU加速深度学习， GPU的并行处理能力适合处理深度学习中的矩阵运算，显著提升性能。TensorFlow通过CUDA和cuDNN库支持GPU，启用GPU只需简单代码。GPU加速能减少训练时间，使训练更大、更复杂的模型成为可能，但也需注意成本、内存限制和编程复杂性。随着技术发展，GPU将继续在深度学习中发挥关键作用，而更高效的硬件解决方案也将备受期待。
TensorFlow入门指南：基础概念与安装
【4月更文挑战第17天】TensorFlow入门指南介绍了该流行深度学习框架的基础概念和安装步骤。核心概念包括张量（多维数组）、计算图（表示计算任务的图结构）、会话（执行环境）以及变量（存储模型参数）。安装TensorFlow可通过pip或conda，GPU支持需额外条件。安装成功后，通过Python验证版本即可开始使用。
科学计算与人工智能
OpenAI的新型大模型Sora能根据文字描述生成逼真的视频，展现了高分辨率和真实感，引发AI热潮。然而，专家指出，Sora在理解物理世界和因果关系上存在局限，有时无法准确模拟复杂场景。图灵奖得主Yann LeCun认为，AI需增强因果理解能力。与此同时，科学计算被提出作为一种补充，它强调因果性和精确预测，对于理解和模拟物理过程更为有效。资本在AI和科学计算发展中扮演关键角色，中国在CAE软件自主化道路上加速前进，试图打破国际垄断。
m基于yolov2深度学习的细胞检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
MATLAB 2022a中实现了YOLOv2细胞检测算法的仿真，该算法基于CNN进行细胞自动定位与识别。采用Darknet-19网络结构，结合SPP和FPN提升多尺度检测性能。程序中，数据集按75%比例划分训练集和测试集，使用预训练的ResNet-50构建YOLOv2网络，并用'sgdm'优化器进行训练。