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PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，学习PyTorch在当今深度学习领域至关重要。PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持，成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部...

张量(Tensor)是PyTorch最基本的操作对象。在几何定义中，张量是基于标量、向量和矩阵概念的眼神。通俗理解，可以讲标量视为0维张量，向量视为1维张量，矩阵视为2维张量。在深度学习领域，可以将张量视为一个数据的水桶，当水桶中...

这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。

二维卷积运算是信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，当给定两个二维离散信号或图像

前馈神经网络的优点包括能够处理复杂的非线性关系，适用于各种问题类型，并且能够通过训练来自动学习特征表示。然而，它也存在一些挑战，如容易过拟合、对大规模数据和高维数据的处理较困难等。为了应对这些挑战，一些改进的网...

假设输入的尺寸是(

这里将介绍如何从零开始，使用Transformer模型训练一个最小化的聊天机器人。该流程将尽量简化，不依赖预训练模型，并手动实现关键步骤，确保每一步都容易理解。...

X-CLIP 模型是由 Bolin Ni、Houwen Peng、Minghao Chen、Songyang Zhang、Gaofeng Meng、Jianlong Fu、Shiming Xiang、Haibin Ling 在扩展语言-图像预训练模型以用于通用视频识别中提出的。X-CLIP 是对视频的 CLIP ...

OWLv2 是由 Matthias Minderer、Alexey Gritsenko 和 Neil Houlsby 在《扩展开放词汇目标检测》中提出的。OWLv2 通过自训练扩展了 OWL-ViT，利用现有的检测器在图像-文本对上生成伪框注释。这导致在零样本目标检测方面...