深度学习如何训练优秀模型
深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。
数据 从数据层面上， 能够影响模型性能的有二个因素：
数据集的质量
数据增强
数据集质量 数据质量：数据应该是准确，完整，无误，且具有代表性。如果数据集有错误或缺失，将会影响模型的性能，选择分辨率越高肯定对模型是越好的，但是也要考虑到模型训练占用的内存够不够，因为分辨率越高，数据量就越大
数据量：更多的数据通常 ...
AI算力芯片基础知识
AI芯片是智能计算的核心基础设施，对于大模型和其他人工智能技术的发展起着至关重要的作用。
AI计算是一种计算机器学习算法的数学密集型流程，通过加速系统和软件，从大量数据集中提取新的见解并在此过程中学习新能力。
AI计算的三个主要过程包括：
提取/转换/加载数据（ETL）：数据科学家需要整理和准备数据集。
选择或设计AI模型：数据科学家选择或设计最适合其应用的AI模型，一些公司会从一开始就设计并训练自己的模型，另一些公司可能采用预训练模型并根据需求进行自定义。
AI推理：企业通过模型对数据进行筛选，AI在此过程中提供可行的洞察与见解。
算力及AI算力主要芯 ...
视频转码的实时转码和离线转码区别
由于视频的编码格式，封装协议非常多，在视频播放的过程中，会有很多编码不兼容的问题。这种情况下就需要对视频进行转码。
视频转码分为离线转码和实时转码，它们的工作方式和具体的业务要求是完全不同的，其应用的场景也是完全不一样的。所以我们在项目中，如果需要对视频进行转码，需要搞清楚具体的视频转码是要应用在哪种场景下，需要解决什么问题。
离线转码 离线转码的应用非常广泛，我们日常在视频网站追剧，都需要对视频进行转码。还有我们都有这样的经历，从网上下载了一个视频文件，结果无法播放，这都需要对视频进行转码后，让原来的视频适合现有的播放器。
离线转码一般针对视频文件，也就是说我们有一个 ...
GAN网络训练技巧
当判别网络能力过强，传递给生成网络的“提示”信息太少，导致训练网络梯度消失，无法学习；
当判别网络能力太差，颠倒是否，训练网络无法稳定学习，还会扬长避短，“钻空”判别网络弱点，丢失生成样本的多样性(模型崩溃)；
判别器因监督学习而提升，生成器因判别器而提升，同时两者都不能把对方放倒，一旦完全放倒对方，自己就独孤求败了，无法再次提升技能。
从原理上来说，生成器和判别器从一开始都是非常弱的，因此一般不会在训练一开始两者损失就非常剧烈的波动。在训练一段时间达到稳定期后，生成器和判别器的损失都应该在一个小区间内波动，而不会有明显的持续上升/下降趋势。 如果生成器损失持续明 ...
Pytorch的Variable
pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量）
其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。
tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，与numpy相似的运算操作都可以迁移过来。
Variable variable是一种可以不断变化的变量，符合反向传播，参数更新的属性。pytorch的variable是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停变化，像装糖果（糖果就是数据，即tensor）的盒子，糖果的数量不断变化。
在PyTorch中计算图的特点总结如下：autograd根据用户对Variable的操作来构建其 ...