模型pytorch-阿里云

文章 2025-06-06 来自：开发者社区

提升模型泛化能力：PyTorch的L1、L2、ElasticNet正则化技术深度解析与代码实现

神经网络训练过程中，模型优化与过拟合防控之间的平衡是一个核心挑战。过拟合的模型虽然在训练数据上表现优异，但由于其复杂性导致模型将训练数据集的特定特征作为映射函数的组成部分，在实际部署环境中往往表现不佳，甚至出现性能急剧下降的问题。正则化技术是解决此类问题的有效方法。本文将深入探讨L1、L2和ElasticNet正则化技术，重点关注其在PyTorch框架中的具体实现。关于这些技术的理论基础，建议读....

文章 2025-04-13 来自：开发者社区

比扩散策略更高效的生成模型：流匹配的理论基础与Pytorch代码实现

扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)是用于生成高质量、连贯性强的高分辨率数据（如图像和机器人轨迹）的先进技术。在图像生成领域，扩散模型的代表性应用是Stable Diffusion，该技术已成功迁移至机器人学领域，形成了所谓的"扩散策略"(Diffusion Policy)。值得注意的是，扩散实际上是流匹配的特例，流匹配作为一种更具普适性的方法，已被....

文章 2025-04-12 来自：开发者社区

从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统：技术详解与Pytorch代码实现

本文详细介绍了基于扩散模型构建的文本到视频生成系统，展示了在MSRV-TT和Shutterstock视频标注数据集上训练的模型输出结果。以下是模型在不同提示词下的生成示例。首先展示一些模型生成效果展示提示词："A person holding a camera"（训练10K步）拿相机的人物场景提示词："Spaceship crossing the bridge"（训练10K步）飞船穿过桥....

文章 2024-12-03 来自：开发者社区

Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers

随着生成式AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制，由于其计算密集型的特性，成为优化的重点对象。在前面的文章中，我们已经介绍了优化注意力核函数能够显著提升Transformer模型的性能。本文将进....

文章 2024-10-13 来自：开发者社区

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。文章目录....

文章 2024-08-13 来自：开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比

一、引言本文是上一篇AI智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发的番外篇，对上文中pytorch的网络结构和tensorflow的模型结构部分进一步详细对比与说明（水一篇为了得到当天的流量卷哈哈，如果想更详细的了解pytorch，辛苦移步上一篇哈。二、pytorch模型结构定义 ...

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。`albumentations`是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。

一、引言在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。albumentations是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。二、albumentation...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区