本文介绍了使用PyTorch构建鸟类与飞机图像分类模型，开发一个卷积神经网络的完整流程。首先对CIFAR10数据集进行处理，通过数据归一化提升模型效果。然后设计了一个包含2个卷积层（16/8通道）、2个池化层和2个全连接层（32/2节点）的CNN网络。经过100轮训练（SGD优化器，学习率0.01），训练损失从0.56降至0.15，最终在验证集上达到94%的准确率。最后演示了模型参数的保存与加载方

本文梳理了国内主流云厂商的AI大模型技术栈框架，涵盖阿里云、华为云、腾讯云、火山方舟和百度智能云五大平台。各平台均提供从模型训练（支持TensorFlow/PyTorch等主流框架）、推理加速到MLOps的全流程工具，并推出自研大模型（如通义千问、盘古等）及配套开发组件。在基础设施层，均采用NVIDIA GPU/国产芯片，基于Kubernetes实现容器化资源调度，形成涵盖IaaS到PaaS的完整

本文介绍了使用PyTorch实现CycleGAN模型的过程。首先在Colab中搭建PyTorch运行环境，然后加载预训练的ResNetGenerator模型权重。通过图像预处理将马的照片转换为张量格式，输入模型进行风格转换，最终输出斑马图像。文章解析了GAN的基本原理，包括生成器和判别器的对抗训练机制，并说明CycleGAN通过无监督学习实现图像域转换的创新性。整个过程展示了深度学习模型从环境配置

本文介绍了使用PyTorch框架和ResNet网络，实现图像分类的完整流程。基于Colab搭建PyTorch运行环境Notebook，通过TorchVision加载预训练的ResNet101模型。详细演示了图像预处理、模型推理和结果分析的全过程，并准确的预测结果。同时也介绍了ResNet残差网络对CV领域的贡献，推动深度神经网络的发展。