Efficient Metric Collection in PyTorch: Avoiding the Performance Pitfalls of TorchMetrics
指标收集是每个机器学习项目的重要组成部分，使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，指标的收集和计算不应给训练过程带来任何额外开销。然而，就像训练循环的其他组件一样，低效的指标计算可能会带来不必要的开销，增加训练步骤[…]PyTorch 中的高效指标收集：避免 TorchMetrics 的性能陷阱首先出现在 Towards Data Science 上。
快速启动和运行的概述，避免混淆照片由 Pao Dayag 在 Unsplash 上拍摄我们时不时都会考虑是否要尝试新的工具或尝试一个包，而这其中存在一些风险。如果该工具无法满足我的需求，或者需要几天时间才能运行，或者需要我没有的复杂知识，该怎么办？今天，我将分享我自己使用 PyTorch Tabular 启动和运行模型的经验的简单回顾，并提供代码示例，这些示例应该可以帮助其他考虑使用它的用户以最少的麻烦快速上手。这个项目始于一个相当高维的 CatBoost 模型，这是一个具有多类分类结果的监督学习用例。数据集有大约 30 个高度不平衡的类，我将在以后的文章中更详细地描述它们。我想尝试将神经网络
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎来到我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch)
构建神经网络的分步代码指南继续阅读 Towards Data Science »
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎阅读我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
The Rise of PyTorch: The Backbone of Modern AI
人工智能 (AI) 彻底改变了行业，推动了医疗保健、金融和交通等各个领域的创新。这些进步的核心是深度学习框架，这些框架支持复杂神经网络的开发。在这些框架中，PyTorch 已成为主导力量。本文深入探讨了为什么 AI 越来越多地建立在 PyTorch 上，探索[…]文章《PyTorch 的崛起：现代 AI 的支柱》首次出现在 happy future AI 上。
Accelerated PyTorch inference with torch.compile on AWS Graviton processors
最初，PyTorch 使用了一种 Eager 模式，即构成模型的每个 PyTorch 操作在达到该模式后都会独立运行。PyTorch 2.0 引入了 torch.compile 来加速 PyTorch 代码，而不是默认的 Eager 模式。与 Eager 模式相比，torch.compile 以最适合的方式将整个模型预编译为单个图形 [...]
Understanding and Implementing Loss Functions in PyTorch and Their Role in Machine Learning
为什么重要：PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架，以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。
Deep learning in medical imaging - 3D medical image segmentation with PyTorch
介绍了张量表示的基本 MRI 基础，以及应用深度学习方法处理特定任务问题（类别不平衡、数据有限）的基本组件。此外，我们还介绍了开源医学图像分割库的一些功能。最后，我们讨论了我们的初步实验结果并提供了查找医学影像数据的来源。
PyTorch Explained: From Automatic Differentiation to Training Custom Neural Networks
深度学习正在塑造我们的世界。实际上，自2010年代初以来，它一直在缓慢地革新软件。 2025年，Pytorch处于这场革命的最前沿，成为训练神经网络的最重要的图书馆之一。无论您是使用计算机视觉，建立大型语言模型（LLM），[…] pytorch的帖子解释说：从自动差异到培训自定义神经网络，首先出现在数据科学上。
MobileNetV1 Paper Walkthrough: The Tiny Giant
与Pytorch The MobileNetv1纸上演练了解和实施Mobilenetv1：这家小巨人首先出现在数据科学上。
Positional Embeddings in Transformers: A Math Guide to RoPE & ALiBi
学习gpt的猿，绳索和不在场的位置嵌入 - 直觉，数学，pytorch代码以及在变形金刚的TinyStoriesthe后位置嵌入的实验：绳索和艾比利的数学指南首先出现在数据科学上。
Capturing and Deploying PyTorch Models with torch.export
在拥抱面模型上展示了Pytorch令人兴奋的新出口功能，该邮政捕获和部署了用火炬部署Pytorch模型。Export首先出现在数据科学上。
Maximizing AI/ML Model Performance with PyTorch Compilation
自2023年3月在Pytorch 2.0成立以来，Torch.com的演变一直是最令人兴奋的事情之一。鉴于Pytorch的受欢迎程度是由于其“ Pythonic”性质，其易用性以及其逐线（又称急切）执行的逐条执行，因此不应将即时（JIT）图形汇编模式的成功（不应采用[…]最大化AI/ML模型的pytorch Compilation Compilation Compilation Compilation Compilation Privent of Data Science。
The Channel-Wise Attention | Squeeze and Excitation
使用pytorch在频道的关注下，将挤压和激发模块应用在resnext上|首先，挤压和激发出现在数据科学方面。
Torchvista: Building an Interactive Pytorch Visualization Package for Notebooks
构建一种工具，可以从笔记本中进行交互式可视化任何Pytorch模型的前向通行证。
The Crucial Role of NUMA Awareness in High-Performance Deep Learning
Pytorch模型性能分析和优化 - 第10部分NUMA意识在高性能深度学习中的关键作用首先出现在数据科学方面。
