原文链接：Pytorch库的基本架构介绍很多同学说每次使用PyTorch时都需要导入很多模块，非常混乱，今天我就将PyTorch常用的模块做一个总结梳理。首先要说明的是PyTorch这是torch的Python版本，所以导入的是torch而不是Pytorch:import torch1 运行基础torch.tensor：基础数据结构torch.autograd：自动微分模块2 torch.util

你知道y=kx+b，你就知道了为什么神经网络可以（理论上）拟合任何函数。

在DP中，每个GPU上都拷贝一份完整的模型，每个GPU上处理batch的一部分数据，所有GPU算出来的梯度传到master进行累加后，再传回各GPU用于更新参数DDP通过定义网络环拓扑的方式，将通讯压力均衡地分到每个GPU上，使得跨机器的数据并行（DDP）得以高效实现DP和DDP的总通讯量相同，但因负载不均的原因，DP需要耗费更多的时间搬运数据最后请大家记住Ring-AllReduce的方法，因为

AI因你而升温，记得加星标哦！大家好，我是泰哥。最近《人工智能训练师国家职业技能标准》（文末复制链接下载）发布后被刷屏，我就网上热门观点与大家分享，同时谈谈我个人的看法。原文链接：新发布的《人工智能训练师国家职业技能标准》该如何解读？01 作者：桔了个仔你属于什么级别《人工智能训练师技能标准》一共18页，大家可以直接跳到最后两页，它把把人工智能训练师分为了五级，大家可以看看自己所拥有的技能属于哪级

字节前几天2024年9年19日公开发布的论文《HLLM：通过分层大型语言模型增强基于物品和用户模型的序列推荐效果》。文字、图片、音频、视频这四大类信息载体，在生产端都已被AI生成赋能助力，再往前一步，一定需要一个更强势的、更有效率的推荐分发机制。因为只有分发到位，才会激发更多的供给生产…

AI因你而升温，记得加个星标哦！：直接选择概率最高的单词。这种方法简单高效，但是可能会导致生成的文本过于单调和重复。：是对贪心策略一个改进。思路也很简单，就是稍微放宽一些考察的范围。在每一个时间步，不再只保留当前分数最高的1个输出，而是保留num_beams个。当num_beams=1时集束搜索就退化成了贪心搜索。：按照概率分布随机选择一个单词。这种方法可以增加生成的多样性，但是可能会导致生成的文

GPipe需要等所有的microbatch前向传播完成后，才会开始反向传播。PipeDream则是当一个microbatch的前向传播完成后，立即进入反向传播阶段。理论上，反向传播完成后就可以丢弃掉对应microbatch缓存的激活。由于PipeDream的反向传播完成的要比GPipe早，因此也会减少显存的需求。GPipe与PipeDream主要差别是在梯度更新上，Gpipe是最后同步一次更新的，

原文链接：为什么线代在人工智能中被广泛应用？大家好，我是泰哥。在机器学习建模过程中，经常会使用矩阵运算以提升效率，在深度学习中，往往会涉及矩阵的集合运算，就是三维或四维数据的计算。它们的基础就是线性代数理论，而线代基础的核心又是矩阵，矩阵的本质其实是线性方程！是不是很神奇？本文首先介绍矩阵的构造，然后详解矩阵的运算与本质意义。一、矩阵形变的构造矩阵的形变与构造的方法与二维张量的方法相同。# 创建一

AI因你而升温，记得加星标哦！大家好，我是泰哥。本文可谓是千呼万唤使出来，很多同学问我，AI方向的知识多而杂，哪些该重点学习？学习路径又是怎么样的呢？今天，我将自己的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来，愿大家的AI学习进阶之路上多一些“温度”。学习途径在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径：首先是B站。我将所有知识点所推荐的视频链接直接贴设为了超链接，点击可直达教程。第二是书籍。视频的

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