【AI驱动】 这篇笔记梳理了在Windows 11上安装和配置PyTorch的GPU版，包括使用CUDA 12.4、Anaconda和PyCharm等工具。首先介绍了各软件的关系，Anaconda用于创建虚拟环境，CUDA驱动和库用于GPU加速。安装步骤涵盖Anaconda下载与安装、环境变量配置以及CUDA的准备工作。笔记还包括如何检查电脑是否有NVIDIA GPU，以确保PyTorch的GPU版本可用。详细步骤和注意事项旨在帮助用户顺利完成安装和配置。

【日积月累】 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过...

【日积月累】 本文详细介绍了如何使用PyTorch这一流行的深度学习框架进行高效的人工智能开发。通过提供的步骤和代码示例，读者将学习如何导入必要的库、定义模型结构、准备数据、实例化模型和优化器，并进行训练和评估。此外，文章还推荐了一些常用的开发工具和资源，帮助开发者更好地使用PyTorch。无论是初学者还是有一定经验的开发者，这篇文章都能为您提供实用的指导和建议。

【日积月累】 DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。本文将从一个可本地运行的基础模型起步，并参照其技术报告，用PyTorch完全从零开始构建 DeepSeek R1，理论结合实践，逐步深入每个训练环节。通过可视化方式，由浅入深地解析 DeepSeek R1 的工作机制。

【日积月累】 Python数据可视化工具是数据分析师和开发者的得力助手，它们能够将复杂的数据转化为直观的图形和图表，从而更好地理解和展示数据。通过使用这些工具，不仅可以提高数据分析的效率，还能为决策提供有力支持。本文将带您深入了解九大流行的Python数据可视化工具，它们各具特色，适用于不同的应用场景。无论是创建简单的折线图，还是构建复杂的交互式仪表板，这些工具都能帮助您轻松实现。

【日积月累】 在Pytorch中，位置编码是Transformer模型中用于捕捉序列数据顺序信息的关键部分。其实现通常通过继承nn.Module类，利用sin和cos函数生成固定编码，或使用可学习的编码向量。位置编码在机器翻译、文本摘要、语义分割等任务中发挥重要作用，尤其是相对位置编码能够更好地捕捉序列间的相对位置信息。这使得在处理长序列或大尺寸图像时，模型具有显著优势。

【日积月累】 本文深入探讨了PyTorch是什麼，从其起源到核心特性，再到实际应用场景。通过详尽的解释和实际案例，涵盖了PyTorch的基础知识、动态计算图、GPU加速、神经网络构建、数据加载与处理、模型训练与测试，以及模型保存与加载。无论是初学者还是有经验的深度学习从业者，都能从中获益。

【日积月累】 本文介绍了如何在Windows系统上安装PyTorch CPU版本，包括安装前的准备、官网获取安装命令、命令行安装、Python测试安装、查看硬件配置、安装镜像源配置等步骤。通过在命令中添加'+cpu'后缀，可以指定安装CPU版本。安装完成后，可以通过Python代码检查PyTorch版本以验证安装是否成功。使用PyTorch CPU版本的优势在于可以在没有GPU的机器上运行，节省成本，但计算密集型任务可能会比较慢。

【日积月累】 本文全面解析了深度学习框架PyTorch、TensorFlow和Keras的特点、应用场景，并提供了框架选择指南。PyTorch以动态图和灵活性著称，适合学术研究和快速实验；TensorFlow以静态图和丰富的API闻名，广泛用于工业生产环境；Keras以简洁的高级API受到初学者欢迎。文章还探讨了深度学习框架的发展趋势，包括全场景支持、易用性与性能统一、大规模分布式支持等。