PyTorch线性回归实战：CPU & GPU实现 本项目使用PyTorch深度学习框架，以Jupyter Notebook的形式实现了线性回归模型，并提供了GPU加速支持。代码结构清晰，注释详细，适合PyTorch入门学习。 学习要点： 线性回归原理及PyTorch实现 PyTorch搭建神经网
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安装要求： Python 3.6或更高版本 pip包管理器 GPU支持（可选）： NVIDIA显卡 CUDA支持 安装步骤： 检查并安装pip 根据CUDA版本下载并安装CUDA Toolkit 访问PyTorch官方网站获取相应安装命令 示例安装命令（支持CUDA 11.3）： pip
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本资源包含用于 PyTorch 框架的测试代码。PyTorch 是一个开源的机器学习库，允许研究人员和工程师构建深度神经网络。此测试代码可能涉及各种模型训练、数据处理和性能评估任务。用户可以通过运行这些示例来了解如何有效地使用 PyTorch API。
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自注意力机制的 Python 实现，真挺适合用来理解 Transformer 里那些“看不见摸不着”的东西。整个代码基于PyTorch，模块清晰，注释友好，重点在两个类：SelfAttention 和 SelfAttentionClassifier，一个管注意力机制，一个搞分类任务。嗯，写法比较标准
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中文版的 PyTorch 教程，内容挺全的，翻译也比较顺。适合刚入门或者想用中文查资料的朋友，省去翻文档的麻烦。你要是经常被英文 API 文档绕晕，看看这个真挺香的。 PyTorch 的文档中文版本，内容覆盖了模型搭建、训练流程、优化器用法这些常见模块。还有不少代码示例，复制就能跑，省心。界面风格干
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