How to Improve the Efficiency of Your PyTorch Training Loop
了解如何使用NUM_WORKER，PIN_MEMORY和PROFILER参数诊断和解决Pytorch中的瓶颈，以最大程度地提高训练性能。
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。
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。
Use PyTorch to Easily Access Your GPU
或…ML库如何加速非ML计算该帖子使用Pytorch轻松访问您的GPU首先出现在数据科学上。
Building an Automatic Speech Recognition System with PyTorch & Hugging Face
请查看此分步指南，以使用Pytorch＆Hugging Face构建语音到文本系统。
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
Learn Pytorch: Training your first deep learning models step by step
这篇博文是关于开始学习 pytorch 的，并提供图像分类的动手教程。
BYOL tutorial: self-supervised learning on CIFAR images with code in Pytorch
实现和理解 byol，一种没有负样本的自监督计算机视觉方法。了解 BYOL 如何学习用于图像分类的稳健表示。
How distributed training works in Pytorch: distributed data-parallel and mixed-precision training
了解分布式训练在 pytorch 中的工作原理：数据并行、分布式数据并行和自动混合精度。以巨大的速度训练您的深度学习模型。
JAX vs Tensorflow vs Pytorch: Building a Variational Autoencoder (VAE)
在从头开始开发和训练变分自动编码器时，对 JAX、Tensorflow 和 Pytorch 进行并排比较
How Positional Embeddings work in Self-Attention (code in Pytorch)
了解位置嵌入是如何出现的，以及我们如何使用内部自注意力来对图像等高度结构化的数据进行建模
Recurrent Neural Networks: building GRU cells VS LSTM cells in Pytorch
RNN 相对于 transformer 有哪些优势？何时使用 GRU 而不是 LSTM？GRU 的方程式到底是什么意思？如何在 Pytorch 中构建 GRU 单元？
MobileNetV3 Paper Walkthrough: The Tiny Giant Getting Even Smarter
MobileNetV3 与 PyTorch — 现在具有 SE 块和硬激活功能MobileNetV3 论文演练：小巨人变得更聪明首先出现在走向数据科学上。
How to Classify Lung Cancer Subtype from DNA Copy Numbers Using PyTorch
逐步介绍从数据科学家的角度了解癌症。如何使用 PyTorch 根据 DNA 拷贝数对肺癌亚型进行分类一文首先出现在 Towards Data Science 上。
MobileNetV2 Paper Walkthrough: The Smarter Tiny Giant
使用Pytorch理解和实施Mobilenetv2 - 下一代Mobilenetv1 Mobilenetv2 Paper Trackthrough：更聪明的小型巨人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。
