在 PyTorch 的 `CrossEntropyLoss` 函数中，当目标标签 `target` 为类别 ID 时，实际上会进行 one-hot 编码处理。例如，假设总共有三个类别，其中一个类别的 ID 为 2，则该标签会被转换为 `[0, 0, 1]`。这一过程简化了多分类任务中的损失计算，使得模型能够更高效地进行训练和评估。此外，`CrossEntropyLoss` 还结合了 softmax 激活函数和负对数似然损失，进一步提高了模型的性能和稳定性。 ... [详细]

本文探讨了BERT模型在自然语言处理领域的应用与实践。详细介绍了Transformers库（曾用名pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）的使用方法，涵盖了从模型加载到微调的各个环节。此外，还分析了BERT在文本分类、情感分析和命名实体识别等任务中的性能表现，并讨论了其在实际项目中的优势和局限性。 ... [详细]

在Windows环境下离线安装PyTorch GPU版时，首先需确认系统配置，例如本文作者使用的是Win8、CUDA 8.0和Python 3.6.5。用户应根据自身Python和CUDA版本，在PyTorch官网查找并下载相应的.whl文件。此外，建议检查系统环境变量设置，确保CUDA路径正确配置，以避免安装过程中可能出现的兼容性问题。 ... [详细]

本文将深入探讨生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域的应用。作为该领域的经典模型，GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够高效地生成高质量的图像。本文不仅回顾了GAN的基本原理，还将介绍一些最新的进展和技术优化方法，帮助读者全面掌握这一重要工具。 ... [详细]

在配置 PyTorch 时，遇到 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 的问题。本文总结了多种解决方案，并分享了个人在 PyCharm、Python 和 Anaconda3 环境下成功配置 CUDA 的经验，以帮助读者避免常见错误并顺利使用 GPU 加速。 ... [详细]

本文深入解析了PyTorch框架中的`Parameter()`类和`register_parameter()`方法。首先，通过官方文档介绍了`Parameter()`类的基本功能及其在模型参数管理中的作用。接着，详细探讨了`register_parameter()`方法如何将自定义参数添加到模型中，并确保这些参数能够被优化器识别和更新。最后，对比分析了两者的主要差异，帮助读者理解在不同场景下选择合适的方法来管理和优化模型参数。 ... [详细]

本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析，深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]

《超级马里奥兄弟》由任天堂于1985年首次发布，是一款经典的横版过关游戏，至今已在多个平台上售出超过5亿套。该游戏不仅勾起了许多玩家的童年回忆，也成为强化学习领域的热门研究对象。近日，通过先进的强化学习技术，研究人员成功让AI通关了29关，创造了新的纪录。这一成就不仅展示了强化学习在游戏领域的潜力，也为未来的人工智能应用提供了宝贵的经验。 ... [详细]

本文提供了PyTorch框架中常用的预训练模型的下载链接及详细使用指南，涵盖ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet、VGGNet等六大分类模型。每种模型的预训练参数均经过精心调优，适用于多种计算机视觉任务。文章不仅介绍了模型的下载方式，还详细说明了如何在实际项目中高效地加载和使用这些模型，为开发者提供全面的技术支持。 ... [详细]

利用 PyTorch 实现 Python 中的高效矩阵运算 ... [详细]

本文介绍了一款高效的开源OCR文本识别模型，结合了TextBoxes++和RetinaNet的优势。该模型在文本检测方面表现出色，适用于多种场景。项目代码已托管至GitHub，方便研究人员和开发者使用和改进。 ... [详细]

在上一节中，我们完成了网络的前向传播实现。本节将重点探讨如何为检测输出设定目标置信度阈值，并应用非极大值抑制技术以提高检测精度。为了更好地理解和实践这些内容，建议读者已经完成本系列教程的前三部分，并具备一定的PyTorch基础知识。此外，我们将详细介绍这些技术的原理及其在实际应用中的重要性，帮助读者深入理解目标检测算法的核心机制。 ... [详细]