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优化Pytorch模型训练的小技巧

在本文中，我将介绍并展示四种不同的PyTorch训练技巧，这些技巧是我个人发现的，用于优化我的深度学习模型的训练过程。混合精度通常在常规的训练循环中，PyTorch使用32位精度来存储所有浮点数变量。对于那些在严格的资源限制下训练模型的人来说，这可能会导致模型占用过多的内存，从而迫使他们使用更小的模型和较小的批处理大小...

2025-09-16
图灵奖得主Fernando Corbató逝世：没有他或许没有Linux和C语言

图灵奖得主FernandoCorbató逝世：若无他，可能不会有Linux和C语言新智元报道来源：thenextweb等编辑：张佳【新智元导读】计算机密码的发明者、图灵奖获得者FernandoCorbató逝世，享年93岁。他领导开发了计算机分时系统（CTSS），这是世界上首个操作系统之一，允许多人同时使用计算机，加快...

2025-09-15
ICLR 2025 | Reformer ，一种高效的Transformer

本文介绍的是ICLR2020入选Oral论文《Reformer:TheEfficientTransformer》，作者来自UC伯克利和谷歌大脑。作者|李光明编辑|丛末论文地址：https://openreview.net/pdf?id=rkgNKkHtvBTransformer是NLP中广为应用的成熟技术，在许多任务中...

2025-09-14
最快的大脑模拟机器：拥有100万个处理器

人的大脑堪称自然界中最复杂的结构，为了深入探究其奥秘，科学家们耗费大量精力展开深入研究，成功构建了全球规模最大的“仿生大脑”。从具体细节来看，这一举世瞩目的“仿生大脑”实际上是一台耗时十年研制而成的超级计算机，属于神经形态计算领域的巅峰之作。该设备配备了100万个处理器以及1200块互联电路板，具备与人脑相似的运算能力...

2025-09-14
BN，LN，IN，GN都是什么？不同归一化方法的比较

批归一化（BN）已成为许多先进深度学习模型的重要组成部分，尤其是在计算机视觉领域。它通过批处理中计算的均值和方差来标准化层输入，因此得名。为了使BN有效，批大小必须足够大，通常至少为32。然而，在某些情况下，我们不得不使用小批量：当每个数据样本高度消耗内存时，例如视频或高分辨率图像当我们训练一个很大的神经网络时，它只留...

2025-09-09
Torchmeta：PyTorch的元学习库

作者|sharmisthachatterjee来源|Medium编辑|代码医生团队介绍元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法，从而可以完全控制此评估的复杂性。但是，大多数在线可用的代码都有以下限制：数据管道通常特定于一个数据集，而对另一个数据集进行测试需要大量的返工...

2025-09-07
Darknet是什么？如何在Windows和Linux下安装

1.什么是darknet？首先，让我们看一下官网：https://pjreddie.com/darknet/这是一个开源的神经网络框架，使用C语言实现。darknet深度学习框架源码分析：详细中文注释，涵盖框架原理与实现语法分析:https://github.com/hgpvision/darknetdarknet是一...

2025-09-06
深度学习词汇表（六）

不知不觉，我们已经更新到第六篇关于深度学习词汇的介绍了，今天将是最后一篇~本系列的传送门如下：深度学习词汇表（一）深度学习词汇表（二）深度学习词汇表（三）深度学习词汇表（四）深度学习词汇表（五）随机梯度下降SGD随机梯度下降是一种基于梯度优化的算法，用于在训练过程中学习网络参数。通常通过反向传播算法计算梯度。在实际应用...

2025-07-24
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了 ICML2025 时间检验奖

深度学习领域的一篇标志性论文，终于迎来了它的“封神”时刻！在刚刚举行的ICML2025大会上，2015年发表的BatchNormalization（批次归一化，简称BatchNorm）论文荣获时间检验奖。这篇如今被引用超过6万次的开创性研究，是深度学习发展历程中的一个关键节点，极大地促进了深层神经网络的训练与广泛应用。...

2025-07-23
ECCV 2025 Oral | 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片

本文详细介绍了ECCV2020Oral论文《InvertibleImageRescaling》，该论文由北京大学、微软亚洲研究院和多伦多大学的研究人员共同完成。作者|郑书新编辑|丛末论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf开源代码：https://github.com/pkux...

2025-07-13

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