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原创 PyTorch入门实战|LeNet5手写数字识别
本文介绍了使用PyTorch实现LeNet5模型进行MNIST手写数字识别的完整流程。主要内容包括:1) 解析卷积层和全连接层的关键参数;2) 详细讲解LeNet5模型搭建过程,包含5层网络结构;3) 演示MNIST数据集的加载和预处理方法;4) 实现模型训练和评估的核心代码,涵盖梯度计算、损失函数和优化器使用。通过该实战项目,读者可以掌握PyTorch基础操作和CNN模型的实现原理,最终完成一个准确率较高的手写数字识别系统。
2026-03-24 22:46:45
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原创 WSL2+Streamlit+Ollama实战:本地 + 云端双模式AI聊天机器人开发全攻略(避坑版)
本篇承接上篇[入门实战|RTX3060本地私有化部署DeepSeek 7B聊天机器人(离线可用+GPU加速调优)](https://blog.youkuaiyun.com/Friend__AA/article/details/159167791?spm=1001.2014.3001.5501 "可选的鼠标悬停提示"),聚焦Streamlit+Ollama本地大模型聊天机器人开发,全程基于WSL2环境实操,解决URL连接报错、会话丢失、服务无法访问等核心问题,搭建支持本地模型与云端API双调用的聊天机器人。
2026-03-22 21:00:51
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原创 入门实战|RTX3060本地私有化部署DeepSeek 7B聊天机器人(离线可用+GPU加速调优)
本文为大模型部署实战系列第一篇,基于 Windows 环境与 RTX3060 显卡,借助 Ollama 快速实现 DeepSeek-7B 开源大模型本地私有化部署,搭配 Chatbox 完成可视化交互界面搭建,并针对 GPU 进行推理加速调优,最终实现可离线运行的本地聊天机器人。
2026-03-17 17:00:41
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空空如也
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