Albert_Roberts的博客

本文深入解析注意力机制的原理与实现，从数学公式到PyTorch实战，全面覆盖基础点积注意力、多头注意力及Transformer架构。通过手写代码示例，详细演示如何在LSTM中集成注意力机制，并构建简易Transformer用于序列标注任务。文章还介绍了注意力权重的可视化方法，帮助读者直观理解模型如何“聚焦”关键信息。

通过本文的优化和高级技巧，你的模型性能应该有了显著的提升。深度学习是一个不断探索和实践的过程，希望你能在PyTorch的世界中继续深入学习和实践。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言！深度学习知识点全面总结-优快云博客PyTorch官方文档如何防止过拟合(overfitting)-优快云博客我们将探讨如何使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN），并在CIFAR-10数据集上进行实战训练。敬请期待！

本文深入探讨PyTorch模型在生产环境中的部署实战，聚焦两大主流方案：ONNX格式导出与TorchScript静态图转换。通过代码实例详细演示如何将PyTorch模型转换为跨框架兼容的ONNX文件，并利用ONNX Runtime验证推理结果；同时解析TorchScript的两种转换方法（Tracing与Scripting），提供Python与C++双端部署示例。

本文为PyTorch深度学习框架的入门实战指南，旨在帮助读者从零开始快速掌握核心概念与开发技能。通过动态计算图、张量操作和自动求导的基础讲解，结合**手写数字识别（MNIST）**的完整项目实战，详细演示了数据加载、卷积神经网络构建、模型训练与评估的全流程。文中提供可直接运行的代码示例，涵盖环境安装、基础语法到实战应用，并推荐了进一步学习方向（如模型优化与部署）。无论你是刚接触深度学习的开发者，还是希望从理论转向实践的学术研究者，本文都将助你轻松迈出PyTorch实战的第一步，开启AI探索之旅。

本文详细介绍了使用CNN（以ResNet18为例）训练自定义图像分类数据集的完整流程。从环境配置、数据集构建（6:2:2比例划分）到数据增强方法，逐步解析PyTorch实现。通过加载预训练模型、定义损失函数与优化器，完成模型训练与验证，并保存最佳权重。最后提供单图预测脚本和批量评估方案，支持结果导出至CSV文件，实现了从数据准备、模型训练到预测部署的全流程解决方案，适合初学者快速实践图像分类任务。