PyTorch深度学习开发医学影像

名称：PyTorch深度学习开发医学影像描述：PyTorch是一个学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中，我们可以使用（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/dfd050578c32大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#PyTorch频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

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NVIDIAGPU）上实现高性能深度学习运算符的过程。借助PyTorch2.0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

Flower ( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则：

(flwr)是用于构建联邦学习系统的#框架。Flower的设计基于以下几个指导原则：可定制：联邦学习系统因一个用例而异。Flower允许根据每个单独的用例的需要进行各种不同的配置。可扩展：Flower起源于牛津大学的一个研究项目，因此在构建时考虑了AI研究。许多组件可以扩展和覆盖以构建新的最先进的系统。与框架无关：不同的机器学习框架具有不同的优势。Flower可以与任何机器学习框架一起使用，例如PyTorch、TensorFlow、HuggingFaceTransformers、PyTorchLightning、MXNet、scikit-learn、JAX、TFLite，甚至适合喜欢手动计算梯度的用户的原始NumPy。可以理解：Flower的编写考虑了可维护性。鼓励社区阅读和贡献代码库

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、

SSLRec是一个基于PyTorch的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、训练、测试、评估和最先进的研究模型的代码脚本。SSLRec提供了大量实用函数和易于使用的界面，简化了推荐模型的开发和评估。突出特点灵活的模块化架构。SSLRec库采用模块化架构，可以轻松定制和组合模块。这使用户能够创建适合其特定需求和要求的个性化推荐模型。多样化的推荐场景。SSLRec库是一个多功能工具，适合有兴趣在不同推荐系统研究领域构建有效推荐模型的研究人员和从业者。综合最先进的模型。我们的SSLRec框架为各种场景提供了广泛的SSL增强推荐模型。研究人员可以使用先进技术评估这些模型，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。统一数据馈送和标准评估协议。SSLRec框架具有统一的数据馈送器和标准评估协议，可以轻松加载和预处理来自各种来源和格式的数据，同时确保对推荐模型的客观和公平评估。丰富的实用功能。SSLRec库提供了大量实用函数，可以简化推荐模型的开发和评估。这些功能结合了推荐系统的常见功能以及图操作、网络架构和损失函数的自监督学习。易于使用的界面。我们提供了一个用户友好的界面，可以简化推荐模型的训练和评估。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地试验各种模型和配置。#框架

高性能并行编程与优化 - 课件

每周六14点开播课程大纲课程分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代#C++，后半段主要介绍并行编程与优化。1.课程安排与开发环境搭建：cmake与git入门2.现代C++入门：常用STL容器，RAII内存管理3.现代C++进阶：模板元编程与函数式编程4.编译器如何自动优化：从汇编角度看C++5.C++11起的多线程编程：从mutex到无锁并行6.并行编程常用框架：OpenMP与IntelTBB7.被忽视的访存优化：内存带宽与cpu缓存机制8.GPU专题：wrap调度，共享内存，barrier9.并行算法实战：reduce，scan，矩阵乘法等10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构11.物理仿真实战：邻居搜索表实现pbf流体求解12.C++在ZENO中的工程实践：从primitive说起13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评

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