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Pytorch dataparallel 用法
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基于负采样模型的SkipGram词向量训练方法，pytorch实现
代码地址：https://github.com/lansinuote/Negative_Sampling_SkipGram
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膜拜！计算机大佬居然只用三小时就将深度学习框架【PyTorch】入门到实战用通俗易懂的方式讲明白了！
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李沐动手学深度学习Windows环境配置
conda create --name d2l python=3.8 -y conda activate d2l pip install jupyter d2l torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装到这步 下面的可以不用 这个是单个包 pip install zip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 下面的可以不用 wget https://zh-v
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[pytorch distributed] 从 DDP、模型并行、流水线并行到 FSDP（NCCL，deepspeed 与 Accelerate）
本期 code： https://github.com/chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials/blob/main/tutorials/FSDP.ipynb deepspeed 介绍：BV1rZ42187PA nccl通信源语：BV1t2421F7zY，BV1zK42187Kv 自动混合精度（amp）训练：BV1eW421w7NJ ddp：BV13L411i7Ls 模型并行：BV15h4y1V7xe 张量并行：BV1Jy4y1A76p
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62、Score Diffusion Model分数扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读
大家好！本期视频主要讲了Score Diffusion Model分数扩散模型的理论与完整MNIST图像生成的PyTorch代码实现，包含有限噪音和无限噪音以及SDE与reverse SDE，逐行推导，干货较多，代码训练与演示很详细，希望对大家有帮助。一口气讲完Score Diffusion Model分数扩散模型实属不易，欢迎大家以多种方式对本期视频表示支持。
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