PyTorch Ignite 通过事件驱动架构，有效减少了深度学习训练中的重复代码。它封装了数据迭代、指标计算、模型保存等通用模式，让开发者能更专注于核心算法逻辑。在掌握 PyTorch 底层原理的基础上，合理使用 Ignite 可以提升开发效率，保持代码简洁性的同时不牺牲灵活性。本节演示了如何使用 Ignite 实现生成对抗网络 (GAN) 生成 Atari 图像，展现了其在实际项目中的实用价值

本节通过一个实战，展示了使用 PyTorch 构建生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 生成 Atari 游戏画面的完整流程。首先介绍了 GAN 的基本原理：生成器与判别器相互博弈，逐步提升生成图像的真实性。随后详细实现了图像预处理包装类、判别器与生成器的网络结构，以及训练数据生成函数。核心训练过程中，交替优化判别器和生成器。经过迭代训练，生成

近年来，深度学习模型性能取得了飞跃，可以在单个网络中使用大量隐藏层。训练深度学习模型可能会占用大量计算资源，并且通常在图形处理单元（GPU）上进行，同时为了获得最优的模型性能，可能需要网络架构和超参数的反复修改和调整，通常此过程取决于实际问题和网络架构设计人员的经验，而利用遗传算法可以将此过程自动化，同时可以在可接受的时间开销内找到更好的网络架构。本文使用MNIST数据集和Tensorflow构建

组装配有RTX2070super显卡的深度学习机器。

探索文档解析技术是推动大模型训练与应用的重要一环。在本节中，我们将回顾来自合合信息的智能创新事业部研发总监常扬在中国图象图形大会 (CCIG 2024) 中关于文档解析技术加速大模型训练与应用的分享，介绍大模型训练和应用过程的关键环节面临的挑战，探索当前高性能的文档解析技术。

目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是向所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。为了大家能够对人工智能常用的库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，本博客对目前较为常见的人工智

在本节中，将介绍 Gymnasium 库的基础知识，该库为强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 智能体提供统一 API 接口，并集成了大量 RL 环境。Gymnasium 是 OpenAI Gym 的一个分支，完全兼容原 API。统一环境 API 的价值在于：它能消除模板代码的编写需求，以通用方式实现智能体，而无需关注环境细节。本节中，还将实现随机动作智能体，并深化对

Swin Transformer 是基于 Transformer 的视觉骨干网络，其核心思想是通过分层特征映射和移位窗口 (Shifted Windows) 注意力机制设计，实现了更高的计算效率和更好的性能。本文将详细介绍 Swin Transformer 的技术原理，并使用 PyTorch 从零开始实现 Swin Transformer 模型。

本节将深入探讨 Hugging Face，并介绍在 PyTorch 中如何借助该平台提升深度学习模型的研究、训练、评估、优化及部署效率。通过本节的学习，将能够在深度学习项目中使用 Hugging Face，能够使用 Hugging Face Hub 中的预训练模型，结合 PyTorch 使用 transformers 库，使用 Accelerate 加速模型训练，使用 Optimum 优化已训练的

提示模型 (Prompt-based models) 在人工智能的许多领域中备受关注。这类模型能够以某种模式作为指导，并通过理解该模式生成相应的输出。提示可以是多种形式或数据格式，包括文本提示和视觉提示。文本提示是一段自由文本，用于指示模型应执行的任务或输出的内容；而视觉提示则是一种视觉引导，帮助模型理解任务或指令本身。