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技术栈
技术栈
5 个 PyTorch # PyTorch 入门教程 —— 从线性回归到神经网络
## 本章目标
- 理解动态计算图与自动微分
- 手写梯度下降 → 使用 PyTorch 的 optimizer
- 掌握 nn.Module 的模块化设计思想
- 理解损失函数与优化器的选择
## 1. 动态计算图：为什么 PyTorch 如此灵活？
**静态图（TensorFlow 1.x）：** 先定义完整图 → 编译 → 运… 3% Verilog / SystemVerilog always_ff @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (!rst_n) begin
state <= S_IDLE; rx_valid <= 0; rx_error <= 0;
clk_cnt <= 0; bit_idx <= 0;
end else begin… 2% Django 参考文献:
[
{
"type": "book",
"year": 2024,
"title": "Django for APIs: Build web APIs with Python & Django",
"authors": [
"William S. Vincent"
]
},
{
"type": "book",… 1% NumPy 参考文献:
[
{
"type": "book",
"year": 2022,
"title": "Python for Data Analysis (3rd Edition)",
"authors": [
"Wes McKinney"
]
},
{
"type": "web",
"year": 2024,
"… 1% Matplotlib 参考文献:
[
{
"type": "web",
"year": 2024,
"title": "Matplotlib 官方文档",
"authors": [
"Matplotlib Development Team"
]
},
{
"type": "book",
"year": 2021,
"title":… 1%
知识库
知识库
5 个 PyTorch 训练 → ONNX 导出 → 推理加速 # ONNX 完整流程：PyTorch 导出 → ONNX Runtime 推理
## 目标
演示标准工作流：PyTorch 训一个 ResNet → 导出为 ONNX → ONNX Runtime 推理 → 验证一致性 + 性能对比。
## 完整代码
```python
import torch
import torchvision.models as models
import num… 2% 进阶：UART 收发器（可综合到 FPGA） always_ff @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (!rst_n) begin
state <= S_IDLE; rx_valid <= 0; rx_error <= 0;
clk_cnt <= 0; bit_idx <= 0;
end else begin… 2% 01-从零入门教程 # PyTorch 入门教程 —— 从线性回归到神经网络
## 本章目标
- 理解动态计算图与自动微分
- 手写梯度下降 → 使用 PyTorch 的 optimizer
- 掌握 nn.Module 的模块化设计思想
- 理解损失函数与优化器的选择
## 1. 动态计算图：为什么 PyTorch 如此灵活？
**静态图（TensorFlow 1.x）：** 先定义完整图 → 编译 → 运… 2% 02-neural-network-mnist # PyTorch 神经网络 —— MNIST 手写数字识别
## 目标
- 构建完整的训练/验证/测试 Pipeline
- 掌握 `nn.Module`、`DataLoader`、`optimizer` 三大组件
- 理解训练循环（forward → loss → backward → step）
- 使用 GPU 加速训练
## 完整代码
```python
import torch… 2% 01-tensor-basics # PyTorch Tensor 基础 —— 从 NumPy 到 GPU
## 目标
- 理解 Tensor 的创建、操作、形状变换
- 掌握 CPU ↔ GPU 迁移
- 理解 Tensor 与 NumPy ndarray 的互操作
- 掌握 autograd 自动微分基础
## 完整代码
```python
import torch
import numpy as np
# ====… 1%