Hidet是一个强大的深度学习编译器，可简化在现代加速器（例如 NVIDIA GPU）上实现高性能深度学习运算符的过程。借助 P

Hidet是一个强大的深度学习编译器，可简化在现代加速器（例如 NVIDIA GPU）上实现高性能深度学习运算符的过程。借助 PyTorch 2.0 中的新功能torch.compile(...)，将新型编译器集成到 PyTorch 中比以往任何时候都更容易Hidet 现在可以用作torch.compile(...)加速 PyTorch 模型的后端，这对于想要提高其推理性能的 PyTorch 用户来说是一个有吸引力的选择模型，特别是对于那些还需要实施极其优化的自定义运算符的人。 | #编译器

在Mac电脑上配置PyTorch机器学习开发环境

在Mac电脑上配置PyTorch机器学习开发环境 设定你拥有 Apple Silicon Mac（M1、M2、M1 Pro、M1 Max、M1 Ultra）并希望将其设置用于数据科学和机器学习，那么这个仓库可以帮你安装 Homebrew 和 Miniforge3 等各种软件工具，用于安装 PyTorch 等各种数据科学和机器学习工具。还可以让 PyTorch 在 Apple Silicon GPU 上运行，以实现更快的计算。 | #PyTorch

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习 它包括两个主要功能： TorchOpt 提供了功能优化器，可以为 PyTorch 启用类似 JAX 的可组合功能优化器。使用 TorchOpt，可以轻松地在 PyTorch 中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于 JAX 中的Optax。 借助函数式编程的设计，TorchOpt 为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。

《零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)》

《零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)》 简介：本书系统解析零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签： #零( #零基础A #知识 #学习 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/afc2fadfecbe

：一个深度学习库，利用可组合的编译器实现高性能。它以极快的速度运行，支持Metal和CUDA，使用Rust编写，直接与底层API

：一个深度学习库，利用可组合的编译器实现高性能。它以极快的速度运行，支持Metal和CUDA，使用Rust编写，直接与底层API交互，无需中间层。 其核心思想是提前编译所有内容，采用静态计算图实现惰性执行，使得编译器可以全局优化，实现了高效的核心运算与编译时间的分离。

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。 考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。 学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。 《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。 || | #机器学习 #PyTorch