PyTorchset_grad_enabled（False）与no_grad（）：

本文探讨了将自然语言转换为SQL语句（NL2SQL）的任务，这是人工智能领域中一项非常实用的研究方向。文章介绍了笔者在公司举办的首届中文NL2SQL挑战赛中的实践，该比赛提供了金融和通用领域的表格数据，并标注了对应的自然语言与SQL语句对，旨在训练准确的NL2SQL模型。 ... [详细]

尽管使用TensorFlow和PyTorch等成熟框架可以显著降低实现递归神经网络（RNN）的门槛，但对于初学者来说，理解其底层原理至关重要。本文将引导您使用NumPy从头构建一个用于自然语言处理（NLP）的RNN模型。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Python和PyTorch环境中实现Tensor与NumPy数组之间的转换，以及PIL图像对象与NumPy数组之间的相互转换。内容包括具体的转换函数及其使用示例。 ... [详细]

本文探讨了在同一台机器上安装并管理多个CUDA版本的方法，以适应不同软件或项目的需求。特别是在使用旧版PyTorch等依赖特定CUDA版本的软件时，该方法尤为实用。 ... [详细]

本文探讨了如何在Python中处理长数据的完全显示问题，包括numpy数组、pandas DataFrame以及tensor类型的完整输出设置。 ... [详细]

本文综述了图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的发展，从传统的数据存储模型转向图和动态模型，探讨了模型中的显性和隐性结构，并详细介绍了GNN的关键组件及其应用。 ... [详细]

本文详细介绍了如何通过国内多个知名镜像站（如北京外国语大学、中国科学技术大学、阿里巴巴等）更换Anaconda和pip的源，以提高软件包的下载速度和安装效率。 ... [详细]

自从AlexNet等模型在计算机视觉领域取得突破以来，深度学习技术迅速发展。近年来，随着BERT等大型模型的广泛应用，AI模型的规模持续扩大，对硬件提出了更高的要求。本文介绍了新加坡国立大学尤洋教授团队开发的夸父AI系统，旨在解决大规模模型训练中的并行计算挑战。 ... [详细]

对于初学者而言，搭建一个高效稳定的 Python 开发环境是入门的关键一步。本文将详细介绍如何利用 Anaconda 和 Jupyter Notebook 来构建一个既易于管理又功能强大的开发环境。 ... [详细]

随着神经网络模型的不断深化和复杂化，训练这些模型变得愈发具有挑战性，不仅需要处理大量的权重，还必须克服内存限制等问题。本文将介绍10款优秀的Python框架，帮助开发者高效地实现分布式和并行化的深度学习模型训练。 ... [详细]

本文介绍了一种方法，通过使用Python的ctypes库来调用C++代码。具体实例为实现一个简单的加法器，并详细说明了从编写C++代码到编译及最终在Python中调用的全过程。 ... [详细]

本文记录了解决 Jupyter Notebook 在特定环境中无法识别已安装的 TensorFlow 的方法。主要原因是 Jupyter 默认在 base 环境中运行，而 TensorFlow 可能在其他环境中。通过配置 Jupyter 使其能够访问目标环境中的 TensorFlow。 ... [详细]

本文介绍了如何使用 Google Colab 的免费 GPU 资源进行深度学习应用开发。Google Colab 是一个无需配置即可使用的云端 Jupyter 笔记本环境，支持多种深度学习框架，并且提供免费的 GPU 计算资源。 ... [详细]

目录预备知识导包构建数据集神经网络结构训练测试精度可视化计算模型精度损失可视化输出网络结构信息训练神经网络定义参数载入数据载入神经网络结构、损失及优化训练及测试损失、精度可视化qu ... [详细]

本文详细探讨了 Python 中变量类型的确定方式及其默认类型，帮助初学者更好地理解变量类型的概念。 ... [详细]