谷歌重磅推出TorchTPU：支持PyTorch在TPU上原生运行，打破硬件生态壁垒
谷歌正式发布TorchTPU，实现了PyTorch框架在谷歌TPU（张量处理单元）上的原生运行。这一举措打破了此前TPU主要与TensorFlow深度绑定的生态局限，使得广大AI研究人员和开发者能够无缝迁移至谷歌的高性能算力平台。通过消除软...
标签索引
pytorch
这个标签下有 10 篇文章。按时间回看相关判断与实践记录。
标签精选
相关内容
华为昇腾重金招募开发者：Torch-NPU适配挑战赛开启，共建AI算力软件生态
上海昇思生态创新中心正式启动 Torch-NPU API 实习挑战赛，面向高校学生招募开发力量。参赛者需基于统一提供的昇腾算力设备，完成 PyTorch 与 NPU 的 API 适配工作。该赛事采用“多劳多得”机制，单个 API 适配奖励约...
零上云端检查：AI辅助编程催生Tensor Spy，浏览器即可直视深度学习张量
这款名为Tensor Spy的工具允许开发者直接在浏览器中本地检查NumPy和PyTorch张量，无需将数据上传至服务器，有效保障了数据隐私。它不仅能自动计算基础统计数据、高亮显示异常值，还能直观展示扩散模型的潜在空间，辅助调试深度学习管道...
唐宇迪PyTorch实战教程：从基础神经网络到Transformer/ViT全套资源
Linux.do社区分享了知名讲师唐宇迪的深度学习PyTorch全套视频课程。该资源内容详实，系统涵盖了神经网络原理、CNN、RNN、Self-Attention机制、Transformer、BERT及Vision Transformer等...
开发者用Claude构建机器学习模型，实时预测旧金山地铁运行状态
受旧金山地铁故障启发，一位开发者创建了一个旨在回答“该坐地铁还是公交”的网页应用。该项目采用了“氛围编程”模式，大量依赖Claude Code辅助开发。开发者利用Claude编写脚本抓取实时地铁线路图，并通过tkinter构建数据标注工具。...
Karpathy神经网络05：反向传播 - 徒手写梯度
本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：Karpathy神经网络04：BatchNorm – 解决训练崩盘 | → 下一篇：Karpathy神经网络06：WaveNet – 神经网络大升级 ...
Karpathy神经网络零基础课程：从零手撸到GPT
TL;DR Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员）做了个神经网络课程，从零开始手撸代码，一路搞到GPT。不讲虚的，全是实战。你要是会Python和高中数学，就能跟着学。 为什么值得看？ 先说重点：这课程跟市...
Meta推出ExecuTorch，统一PyTorch设备端AI部署体验
Meta推出ExecuTorch，这是PyTorch生态系统中的统一解决方案，专为在移动设备、嵌入式系统和边缘设备上部署AI模型而设计。ExecuTorch已在Meta家族应用中服务数十亿用户，包括Instagram、WhatsApp、Qu...
AIsbom: Security Tool for Detecting PyTorch Model Pickle Bombs
AIsbom is a security tool for detecting PyTorch model pickle bombs and hidden risks in ML models through deep binary ins...
AIsbom：检测PyTorch模型Pickle炸弹的安全工具
AIsbom是一款专门针对机器学习模型的安全与合规扫描工具，能够深度检测PyTorch等模型文件中隐藏的安全风险和许可证问题。与传统SBOM工具不同，AIsbom通过深度二进制检查技术，无需加载模型权重即可分析.pt、.pkl和.safet...