大佬们请教一下为什么会出现这种问题

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6️⃣ 故障诊断：从振动信号到PINN 滚动轴承故障，传统靠包络谱找频率，跨工况就用迁移学习。数据不够？1D-CNN自动提特征。PINN把动力学方程塞进损失函数，数据少也能保证预测符合物理规律。适合机械、能动、航空方向。 详查：某公某号：研而有信er， https://mp.weixin.qq.com/s/_qgyS5QtLUPZjmi2CEFDLg 1️⃣ MOFs计算：从DFT硬跑到AI驱动 以前拿到MOF就丢进DFT优化，直到面对几十万结构才清醒。现在先用MOSAEC算法清洗数据库，Zeo++算孔性质，最后用CP2K验证AI筛选

如题，鼠鼠最近正在做基于深度学习的图像去雨问题，然后现在是完成了一篇论文的一个去雨模型的复现，效果还不错，然后鼠鼠试图对模型做一些改进进而提升模型的去雨能力，然后尝试了很多的方法，比如说替换特征提取模块，修改注意力机制模块，从SE换到CBAM等等，在一个特征提取模块中通过不同尺度的卷积核进行多尺度特征融合等，效果都一般，有的很差，甚至出现测试集中一部分图能去雨，一部分图直接背景和细节重建都是全黑的现象，然

机器学习材料方向五大专题课程 专题一：Ai-MOFs性能预测筛选技术——用上“化学直觉”ד算法暴力 专题二：Ai金属材料设计—— 让AI当你的“炼金术士”：智能设计新合 专题三：AI有限元复合材料多尺度建模性能预测—— 当有限元学会“思考”：复合材料性能预测新范 专题四：机器学习水泥基复合材料—— 给传统材料注入“机器学习基因 专题五：金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术 详查：某公某号：研而有信er 详查：https://mp.weixin.qq.com/s/NYD2f6

有没有大佬知道李沐老师的pytorch教程大概需要多少学时，大一新学期想安排一下学习时间

这是一个机器学习做手写数字识别的项目，报错信息提示imshow的参数im_data数据类型不对，经过测试im_data的数据类型为numpy数组，但报错显示不能识别为numpy array，希望得到解答【图片】

CPU跑满了但GPU占用很低。问AI说可以让GPU来进行预处理工作，但我让它修改代码，它一开始说不建议这样做，到最后直接不装了说没法让GPU来做

跟着李沐老师的安装教程 装完pytorch后检测 这一步运行为什么我还没输完就给我终止了

如图所示，本人在经历接近10天的反复踩坑后，终于在5070ti laptop上运行起来基于Ubuntu24.04的cuda13.0 beta+可用的pytorch，基本环境大致如下: accelerate==1.12.0 aiofiles==24.1.0 annotated-doc==0.0.4 annotated-types==0.7.0 anyio==4.12.1 brotli==1.2.0 certifi==2026.1.4 charset-normalizer==3.4.4 click==8.3.1 cuda-bindings==12.9.4 cuda-pathfinder==1.2.2 Cython==3.2.4 fastapi==0.128.0 ffmpy==1.0.0 filelock==3.20.3 fsspec==2026.1.0 gradio==6.3.0 gradio_client==2.0.3 groovy==0.1.2 h11==0.16.0 hf-xet==1.2.0 httpcore==1.0.9 httpx==0.28.1 huggingface-hub==0.36.0 idna=

预算2000。 1060，2060的性能能稳定跑pytorch这样的AI软件吗？

课程已完结，大家下载学习

大模型就业课-PyTorch+深度学习

8u们，pytorch为什么安装不了？

专题一：基于AI智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术 融合AI算法与可靠性工程，涵盖疲劳理论、智能代理模型与不确定性量化。通过ANSYS与Python实战，完成参数优化、可靠性评估到航空叶片寿命预测全流程，实现可靠性约束下的结构轻量化与多目标优化。 专题二：数据驱动智能故障诊断技术应用与实践 聚焦数据驱动故障诊断，涵盖振动信号分析、特征学习与深度学习。通过轴承故障识别、寿命预测等案例，掌握1D-CNN、LSTM及迁移学习技术，

【FDTD与Python超表面智能设计专题】 FDTD×Python联合仿真赋能超表面逆向设计新时代🚀 从电磁仿真到智能算法，突破传统设计瓶颈 覆盖拓扑优化/遗传算法/深度学习等主流逆向设计方法 手把手实战：超构透镜/全息/偏振成像/颜色路由等多功能器件设计 顶刊案例复现：Nano Letters、Light: Science & Applications等前沿成果还原 贯通正向设计→逆向优化→工艺准备全流程 掌握“物理仿真+计算智能”双核驱动的现代科研能力栈💡 【光学神经网络专题】 光学计算

res=torch.cat(result,dim=0) del result gc.collect() return res 如上所示我用torch.cat拼接张量的列表为一个大张量，然后系统在内存中新申请一块大空间去复制，然后我主动释放result，期望内存最后占用应该只有9GB左右，但最终内存占用并未减少，这是为什么？

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大佬们，我想问一下.pt怎么转成.tflite,一开始库没对上，现在换了edge ai方法，第一步转onnx脚本都用不了了,环境被污染的不行，有没有大佬能帮下忙吗

【光学神经网络专题】 光学计算+AI智能应用新趋势🌟 前沿论文精读：从衍射神经网络到光学矩阵计算 涵盖空间光/片上衍射/深度网络等多种架构 实践设计流程，动手训练光学AI模型 智能相机、光学协处理器等热点应用头脑风暴💡 【COMSOL光电仿真专题】 零基础入门到多物理场高手进阶之路 Step by step教学：光子晶体/等离激元/超表面案例全覆盖 独特Wave Optics模块详解+波动光学仿真技巧 掌握精准网格划分与边界条件设置秘诀 COMSOL与MATLAB联合仿真实现

【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】 复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化、模型评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 另外也有AI有限元复合材料、增材制造pinn、金属结构疲劳预测、人工智能聚合物等相关专题 详查：https://mp.

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获课♥》weiranit.fun/13499/ 在金融数据分析与机器学习交叉领域，股票价格预测因兼具实战价值与技术挑战性，成为开发者进阶的经典课题。Pytorch 凭借灵活的动态计算图、丰富的神经网络组件，成为构建时序预测模型的优选框架；而循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU），因能捕捉时间序列数据的前后依赖关系，天然适配股票价格这类随时间波动的序列数据。百战课程推出的 “Pytorch+RNN 股票价格预测” 实战模块，以 “理论精讲 + 案例实操” 为

求助各位大佬，为什么会同时出现不兼容和兼容的情况

pycharm解释器配置不了，这个咋解决

真心不错的一门教程，值得学习

获课：789it.top/2186/ 创造与洞察：使用PyTorch深度学习生成医学影像的革命 医学影像，从X光到MRI，是现代医疗诊断的基石。然而，获取高质量、大规模的医学影像数据面临着诸多挑战：数据隐私敏感、标注成本极高、罕见病例稀缺，且扫描过程本身可能对患者造成不便或风险。近年来，基于PyTorch的深度学习技术，特别是生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models），正开辟一条全新的道路——从“分析”影像走向“创造”影像，为医学研究和临床

获课♥》weiranit.fun/2186/ 一、医学影像判别系统的核心价值与技术定位 在现代医学诊断领域，医学影像（如 CT、MRI、X 光片）已成为疾病筛查与诊断的核心依据。传统人工阅片模式存在三大痛点：一是基层医疗机构专业影像医师资源匮乏，导致漏诊误诊率居高不下；二是复杂影像（如肺部 CT 的磨玻璃结节）判别依赖医师经验，一致性差；三是海量影像数据（单家三甲医院日均产生数万张 CT 图像）处理效率低下，延误诊断时机。 基于 PyTorch 的医学影像

本人计算机博士，一般的活都能做。还转让CCF小论文/EI论文/SCI论文。还可以指导毕业论文。如有需要，欢迎联系。支持闲鱼平台。

本人研一，刚接触pytorch不久，写代码遇到如下情况是为什么 我的torch和torchvision应该是兼容的，但是我的torchvision里的方法不全，是哪里出了问题

纯新手小白，想求大佬教教怎么安装pytorch

I卡的单精度和半精度性能怎么样？很好奇，心痒痒，特喜欢捣鼓硬件，但i卡信息奇少。

一共60个训练样本，输出是一种物质含量，输入是9个光谱上的9个点，迭代1000多次过后loss就开始一直振荡，虽然还是在减少。有好心人帮帮吗，论文给你加个名字

官网没有找到，我记得pytorch已经原生支持昇腾计算卡来

改了好久，一般都是D的loss减小到正常，而G的loss逐渐增大

【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】 复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化、模型评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 【abaqus复合材料建模技术与应用】 网格划分、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、压缩拉伸剪切、静力失效

我写的这行代码运行的好慢，怎么加速呢就是把numpy数组转化成张量。跟书上学的 可能不对

跟着b站教程一步步来的，anaconda cuda pytorch全都下载好了，结果到了pycharm里面没法用pytorch解释器（p2是下载好的pytorch，明明已经true了，前面的步骤应该都没有问题）

最近ChatGPT大火，但是很多人还不知道什么是GPT，GPT全称是generative pre-trained transformer（可生成的，预训练的transformer），实际上就是文本生成（text generation），只不过ChatGPT加入了对话，使得它可以通过理解人类的描述生成文本。 今天我们来用一下微软开源的BioGPT，BioGPT是微软开发的，针对生物医学领域的GPT模型，可用于关系提取、问答、文档分类和文本生成任务。据官方介绍，BioGPT在大多数任务上的表现均优于之前的模型，所以我们来尝试一下。 这

从官方源到镜像源再到手动下载怎么一直都是260kb而且次次下载到一半就因为“网络问题”而停止下载了啊

我想问一下 各位大神初学pytorch看的谁的课啊 b站上太多太杂了的 不知道哪个老师讲的好 有没有讲的比较好的老师啊

怎么办啊？还有下载链接，前面的conda和pip有啥不一样，我用的conda

目前的版本支持不了CUDA12.8 英伟达50系显卡都是这个版本 跑SD报错 求解