摘要:
PyTorch 2.x 深度学习专题【左扬精讲】—— 从零造一个 mini_torch:自定义神经网络框架的抽象与具体实现(SRE 可观测视角) 上一篇我们从 SRE 视角用 PyTorch 写了一个服务器负载预测器,但你有没有问过自己这样一个问题:“如果 PyTorch 不存在,我们能不能从零自己 阅读全文
posted @ 2026-07-09 20:52
左扬
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PyTorch 2.x 深度学习专题【左扬精讲】—— 别再让图像分类劝退你了:SRE 视角的极简入门 作为 SRE 工程师,你每天都在和“数据”打交道:CPU 使用率、内存占用、磁盘 IO、网络带宽、QPS 延迟、错误率……这些是 Prometheus 抓取的时序指标,是 Zabbix 监控的告警阈 阅读全文
posted @ 2026-07-09 19:15
左扬
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PyTorch 2.x 深度学习专题【左扬精讲】—— 张量(Tensor):从入门到精通的完全指南 张量(Tensor)是 PyTorch 和深度学习的基石。 无论是构建神经网络、处理图像数据、还是训练大语言模型,一切都从张量开始。 很多初学者对张量感到困惑,是因为没有从根本上理解它的本质。 本文将 阅读全文
posted @ 2026-07-09 17:14
左扬
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