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。
nototriche antisanensis e.j. Trujillo，Muriel，Espinel-Ortiz＆Romol。 2025。doi：doi.org/10.3897/phytokeys.261.157043摘要在厄瓜多尔高安第斯山脉中生长的Nototriche（Malvaceae，Malvaceae，Malvoideae）的新物种。 Nototriche Antisanensis E.J. Trujillo，Muriel，Espinel-Ortiz＆Romol。是仅从厄瓜多尔东北部的安提萨纳火山（Antisana Volcano）闻名的垫子厂。从形态上讲，它与N. Jameso
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。
What PyTorch Really Means by a Leaf Tensor and Its Grad
叶子，梯度和强大的秘密生活需要post the post pytorch pytorch的真正含义，叶子的毕业生及其毕业生首先出现在数据科学方面。
Grad-CAM from Scratch with PyTorch Hooks
动手观察可解释的AI（XAI）技术，该技术有助于揭示为什么卷积神经网络（CNN）做出了一个特定的决定，该决定首先是朝向数据科学的Pytorch挂钩后的Grad-CAM。
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。
Benchmarking Amazon Nova and GPT-4o models with FloTorch
Flotorch最近进行的评估将亚马逊Nova车型的性能与OpenAI的GPT-4O进行了比较。在这篇文章中，我们更详细地讨论了此基准测试的发现。
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
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 [...]
从头开始实现语言模型可以说是准确了解其引擎工作原理的最佳方式。在这里，我们使用 torch 来编码 GPT-2，这是原始 GPT 的直接后继者。最后，您将处理一个 R 原生模型，该模型可以直接使用 Hugging Face 的预训练 GPT-2 模型权重。
torch v0.11.0 现已在 CRAN 上发布。此版本大大增强了对执行 JIT 操作的支持。我们还修改了模型参数的加载，并增加了一些生活质量改进，例如支持临时修改默认 torch 设备、支持将数据类型指定为字符串等等。
torch v0.10.0 现已在 CRAN 上发布。此版本将底层 LibTorch 升级到 1.13.1，并增加了对自动混合精度的支持。作为一项实验性功能，我们现在还支持预构建的二进制文件，因此您可以安装 torch，而无需处理 CUDA 安装。
De-noising Diffusion with torch
目前，在生成式深度学习中，似乎没有其他方法能胜过扩散模型系列。 你想亲自尝试一下吗？ 如果是这样，我们的去噪扩散的 torch 实现提供了一个易于使用、易于配置的界面。
Deep Learning and Scientific Computing with R torch: the book
请允许我们介绍使用 R torch 进行深度学习和科学计算。 本书今天以电子书格式发布，可在线免费获取，首先介绍 torch 基础知识。 从那里开始，它转向各种深度学习用例。 最后，它展示了如何将 torch 用于更一般的主题，例如矩阵计算和傅里叶变换。
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。
