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生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模型，

多GPU训练能够加快模型的训练速度，而且在单卡上不能训练的模型可以使用多个小卡达到训练的目的。多GPU训练可以分为单机多卡和多机多卡这两种，后面一种也就是分布式训练——训练方式比较麻烦，而且要关注的性能问题也有很多，据网上的资料有人建议能单机训练最好单机训练，不要使用多机训练。本文主要对单机多卡训练的实现展开说明。

pytorch

中的一个函数，用于将 NumPy 数组转换为 PyTorch 的 Tensor。这个函数主要用于共享底层数据内存，而不进行数据的复制。# 使用 torch.from_numpy 将 NumPy 数组转换为 PyTorch Tensor。# 使用 torch.from_numpy 将 NumPy 数组转换为 PyTorch Tensor。如果输入是一个 Python 列表，需要先将列表转换为 Num

本文将从源码编译并安装 OpenCV 4.2.0 ，包含 C++ 和 Python 绑定，支持 CUDA 和 CuDNN。文件安装方法，由于这种方法能够使多个版本的 TensorRT 同时安装成为可能，因此更灵活。虽然 CUDA Toolkit 包括了驱动，但为了安装特定版本的驱动，本文将驱动安装独立出来。同样的，TensorRT 也提供了很多安装方式，本文只给出。安装方式有很多种，本文只给出使用

打开的是终端当前路径。

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

例如，通过将一张图片和一个描述该图片内容的文本查询进行编码，可以计算它们在向量空间中的距离，并找到与之相似的图片或文本。此外，CLIP还能够理解和生成自然语言描述的图像，以及生成图像描述的文本，具备了一定的语义理解和生成能力。在训练过程中，CLIP通过最大化相似图像和文本的相似性，并最小化不相似图像和文本的相似性来调整模型参数。开发的一个深度学习模型，用于处理图像和文本之间的联合表示。它的目标是将

TFLOPS（teraFLOPS）：等于每秒一万亿（= 1 0 12 10^{12} 1012）次的浮点运算，(1太拉)PFLOPS（petaFLOPS）：等于每秒一千万亿（= 1 0 15 10^{15} 1015）次的浮点运算。ZFLOPS（zettaFLOPS）：等于每秒十万京（= 1 0 21 10^{21} 1021）次的浮点运算。EFLOPS（exaFLOPS）：等于每秒一百京（= 1