pytorch
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利用PyTorch实现混合专家模型(MoE)
mixtral 8x7b的推出在开放ai领域引起了广泛关注，特别是混合专家（mixture-of-experts：moes）这一概念被大家所熟知。混合专家（moe）概念象征着协作智能，体现了整体大于部分之和的理念。moe模型整合了多种专家模型的优势，以提供更准确的预测。它由一个门控网络和一组专家网络…
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Js-pytorch：开启前端+AI新世界
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ hello大家好，我是徐小夕。最近在github上发现了一个非常有意思的框架——js-pytorch。它可以让前端轻松使用javascript来运行深度学习框架。作为一名资深前端技术玩家，今天就…
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Torchmeta：PyTorch的元学习库
作者 | sharmistha chatterjee 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 介绍 元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法，从而可以完全控制此评估的复杂性。但是，大多数在线可用的代码都有以下限制： 数据管道通常特定于一个数…
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AI 生成苹果 Metal 内核，PyTorch 推理速度提升 87%
ai 自动生成的苹果芯片 metal 内核，比官方的还要好？ Gimlet Labs 的最新研究显示，在苹果设备上，AI 不仅能自动生成 Metal 内核，还较基线内核实现了87%的 PyTorch 推理速度提升。 更惊人的是，AI 生成的 Metal 内核还在测试的 215 个 PyTorch 模…
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Karaf环境中AI DJL深度学习引擎加载失败的排查与解决
在karaf应用中集成ai djl时，若遇到“no deep learning engine found”错误，通常是由于java serviceloader机制所需的服务提供者文件`meta-inf/services/ai.djl.engine.engineprovider`在打包为osgi bu…
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解决DJL在Karaf应用中深度学习引擎未找到的问题
本文旨在解决在Karaf/OSGi环境中集成AI DJL PyTorch时，出现“No deep learning engine found”的常见问题。核心原因在于Java ServiceLoader机制所需的META-INF/services文件在Bundle打包或部署过程中丢失或无法被发现。文…
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研究VSCode神经网络可视化调试器与模型解释
答案：VSCode通过扩展生态支持神经网络可视化调试与模型解释，虽无内置图形化调试功能，但结合Python扩展、Jupyter Notebook、Netron集成及实验性插件可在编辑器内实现张量查看、模型结构渲染与注意力热力图展示；通过集成SHAP、LIME和错误样本分析工具增强模型可解释性；推荐使…
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GPU并行计算在科学运算中的应用前景如何？
GPU并行计算正深刻变革科学运算，其大规模并行处理能力在物理模拟、生物信息学、气候建模、材料科学等领域展现颠覆性潜力，显著加速复杂计算任务。尽管面临编程复杂性和数据传输瓶颈等挑战，但通过利用成熟库、高层抽象工具及性能分析手段可有效应对。未来十年，异构计算深化、AI与科学融合（AI for Scien…
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整合VSCode机器学习模型训练界面与TensorBoard可视化
首先配置VSCode通过插件和命令行集成TensorBoard，在训练时使用SummaryWriter记录损失、准确率等数据至指定日志目录，随后在VSCode终端运行tensorboard –logdir=runs启动服务，点击提示链接即可在浏览器实时监控模型性能，结合多窗格布局与快捷键…
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Linux下PyTorch安装的方法是什么
一、PyTorch简介 pytorch是一个开源的python机器学习库，基于torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由facebook人工智能研究院（fair）基于torch推出pytorch。pytorch的前身是torch，其底层和torch框架一样，但是使用python重新写…
