PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !深度学习模型参数量和训练数据集的爆炸式增长，以 Llama 3.1 为例：4050 亿参数、15.6 万亿 token 的训练量，如果仅靠单 GPU可能需要数百年才能跑完，或者根本无法加载模型。并行计算（Parallelism）通过将训练任务分发到多个 ...

要使用 PyTorch 或 Keras 实现这些 GAN，我们首先需要下载两个代码仓库，并安装对应所需的依赖包。 在终端运行以下命令行将下载 PyTorch-GAN 代码库并安装所需的依赖包： ...

Learn how to create a simple neural network, and a more accurate convolutional neural network, with the PyTorch deep learning library PyTorch is a Python-based tensor computing library with high-level ...

在深度学习领域，TensorFlow和PyTorch两个库之间的最强者之争由来已久。但自2019年开始，越来越多的数据都表明：PyTorch更受学术圈的青睐。 对于刚接触深度学习的小白来说，PyTorch是必会的框架。 只是，很多小伙伴还没来得及开启学习之路，一个最重要的问题就摆 ...

在Vitis AI 2.5的vitis-ai-pytorch 和vitis-ai-tensoflow2 conda环境中，引入了一个名为inspector的新功能，用户可以在做量化前调用inspector来检查浮点模型。Inspector根据指定的DPU目标架构，会诊断并显示神经网络的分区结果（映射到CPU还是DPU），并提示有关层未映射到DPU的原因。

PyTorch 1.0 shines for rapid prototyping with dynamic neural networks, auto-differentiation, deep Python integration, and strong support for GPUs Deep learning is an important part of the business of ...

Dr. James McCaffrey of Microsoft Research uses a complete demo program, samples and screenshots to explains how to install the Python language and the PyTorch library on Windows, and how to create and ...

Pytorch是目前常用的深度学习框架之一，它凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，它深受学生党的喜爱，我本人也是使用的Pytorch框架。 比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。

快科技11月28日消息，摩尔线程正式发布了PyTorch深度学习框架的最新版MUSA扩展库—— Torch-MUSA v2.7.0 ，在功能集成、性能优化、硬件支持上都实现了进一步突破。 目前，T orch-MUSA专属支持的算子总数已超过1050个 ...