关于AI体系的散装知识点
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收集各种散装知识点，例如深度学习的注意力机制，训练涨点技巧等。
Trouville01
中国科学院医学人工智能博士，专注于影像组学，病理组学，基因组学，可解释性AI算法等领域研究。
Github地址:https://github.com/yangyunfeng-cyber
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如何在VScode环境下使用git进行版本控制，并上传到gitee远程仓库
git使用教程原创 2025-11-02 16:51:23 · 968 阅读 · 0 评论 -
一种下载经典网络预训练权重的便捷方法
通过运行下列代码就可以便捷地下载预训练模型，打印模型结构，获得模型输出形状，保存预训练模型了。如果需要获得预训练模型权重进行微调，在自己的项目中加载预训练模型就可以了，如果要获取预训练模型的详细信息，也可以访问torchvision官网。原创 2025-10-14 10:33:34 · 225 阅读 · 0 评论 -
正确理解CUDA, cuDNN, TensorRT三者的作用及相互关系
CUDA是基础计算平台，为GPU编程提供基础设施cuDNN是深度学习计算库，优化常见神经网络操作TensorRT是推理优化引擎，实现端到端的部署性能最大化三者关系：TensorRT构建在cuDNN之上，cuDNN构建在CUDA之上，形成完整的NVIDIA深度学习加速栈。在实际应用中，开发者通常通过高层框架（如PyTorch）间接使用这些技术，但在性能优化和部署阶段，深入理解这三者的工作原理至关重要。原创 2025-10-14 10:03:53 · 697 阅读 · 0 评论 -
PyTorch的基础用法简介
这些是PyTorch的基础用法，可以帮助你开始使用PyTorch进行深度学习模型的构建和训练。当然，PyTorch还有很多高级功能和用法，例如自定义数据集、数据加载器、模型保存与加载等，可以根据具体需求进一步学习和探索。PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了灵活的神经网络构建和训练工具。原创 2024-05-12 22:37:46 · 385 阅读 · 0 评论 -
关于深层卷积特征和浅层卷积特征的图像语义特征区别
不同网络层的卷积层所提取到的特征语义区别原创 2024-03-28 10:40:02 · 1701 阅读 · 0 评论 -
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关键词：1.resnet18分类模型源代码解析；2.医学临床DCA曲线的python绘制；3.CT图像的预处理方式原创 2023-03-05 21:41:56 · 103 阅读 · 0 评论 -
关于机器学习可解释模型的几大资源链接
机器学习可解释性方法介绍，包括代码、原理和图表理解原创 2022-10-22 22:25:03 · 258 阅读 · 0 评论