走在汽車革命的路上論文書籍站
PyTorch CUDA的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
PyTorch CUDA的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張校捷寫的 深入淺出PyTorch：從模型到源碼 和高揚,葉振斌的 強化學習(RL)：使用PyTorch徹底精通都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Nvidia Jetson NX 系列03.搭建pytorch 環境 - 小菜雞在市場走跳也說明：但這邊有個血淚史，如果是要直接使用別人github 上的code，一如往常CUDA 相關的環境，尤其和深度學習相關的一定要非常注意他的套件包的版本號。
這兩本書分別來自電子工業 和深智數位所出版 。
國立中山大學 資訊工程學系研究所 蕭勝夫所指導 顏佑哲的 考量硬體加速器執行效能之深度神經網路模型量化 （2021），提出PyTorch CUDA關鍵因素是什麼，來自於深度神經網路、硬體加速、量化模型、分層表示、動態縮放。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 黃有評所指導 王子豪的 深度學習技術在面板瑕疵檢測與自動判斷產線人員動作流程之應用 （2021），提出因為有 瑕疵檢測、瑕疵修補路徑、目標檢測、影像分割、姿態辨識的重點而找出了 PyTorch CUDA的解答。
最後網站[教學] 手把手帶你學Tensorflow、Pytorch、CUDA、NVIDIA-SMI則補充：[教學] 手把手帶你學Tensorflow、Pytorch、CUDA、NVIDIA-SMI、cuDNN、Ubuntu、NGC ... NGC / nVIDIA Docker, Python / Anaconda, Tensorflow, Pytorch.
深入淺出PyTorch：從模型到源碼
為了解決PyTorch CUDA 的問題，作者張校捷 這樣論述：
本書從機器學習和深度學習的基礎概念入手，由淺到深地詳細介紹了PyTorch深度學習框架的知識，主要包含深度學習的基礎知識，如神經網路的優化演算法、 神經網路的模組等；同時也包含了深度學習的進階知識，如使用 PyTorch構建複雜的深度學習模型，以及前沿的深度學習模型的介紹等。另外，為了加深讀者對 PyTorch深度學習框架的理解和掌握，本書還介紹了PyTorch的原始程式碼結構，包括該框架的Python語言前端和C++語言後端的原始程式碼結構。 作為一本面向初中級讀者的技術類圖書，本書既可以作為深度學習框架 PyTorch 入門的參考書籍，也可以作為PyTorch深度學習框架的結構和原始程式
碼的閱讀指南使用。 張校捷，英偉達（NVIDIA）資深深度學習架構工程師，負責基於CUDA的深度學習框架的優化。目前主要使用的技術棧是作為深度學習框架後端的 C/C++/CUDA，以及深度學習框架前端的Python，對主流的深度學習框架如PyTorch和TensorFlow比較熟悉，並精通其在電腦視 覺（CV）和自然語言處理（NLP）方面的具體應用。作者多次作為專題演講嘉賓，受邀參加CSDN主辦的技術大會。 第1章 深度學習概念簡介 1 1．1 深度學習的歷史 1 1．1．1 深度學習的發展過程 1 1．1．2 深度學習在電腦視覺領域的發展 3 1．
1．3 深度學習在自然語言處理和其他領域的發展 6 1．2 機器學習基本概念 7 1．2．1 機器學習的主要任務 8 1．2．2 機器模型的類型 9 1．2．3 損失函數以及模型的擬合 11 1．3 深度學習基本概念 14 1．3．1 向量、矩陣和張量及其運算 15 1．3．2 張量的存儲 19 1．3．3 神經元的概念 19 1．4 輸入資料的表示方式 20 1．4．1 圖像資料的表示方式 20 1．4．2 文本資料的表示方式 22 1．4．3 音訊資料的表示方式 23 1．5 線性變換和啟動函數 26 1．5．1 全連接線性變換 26 1．5．2 卷積線性變換 28 1．5．3 啟動函數
29 1．6 鏈式求導法則和反向傳播 32 1．6．1 基於鏈式求導的梯度計算 32 1．6．2 啟動函數的導數 34 1．6．3 數值梯度 36 1．7 損失函數和優化器 37 1．7．1 常用的損失函數 37 1．7．2 基於梯度的優化器 38 1．7．3 學習率衰減和權重衰減 42 1．8 本章總結 43 第2章 PyTorch深度學習框架簡介 44 2．1 深度學習框架簡介 44 2．1．1 深度學習框架中的張量 44 2．1．2 深度學習框架中的計算圖 45 2．1．3 深度學習框架中的自動求導和反向傳播 46 2．2 PyTorch框架歷史和特性更迭 47 2．3 PyTorch
的安裝過程 49 2．4 PyTorch包的結構 52 2．4．1 PyTorch的主要模組 52 2．4．2 PyTorch的輔助工具模組 57 2．5 PyTorch中張量的創建和維度的操作 59 2．5．1 張量的資料類型 59 2．5．2 張量的創建方式 61 2．5．3 張量的存放裝置 65 2．5．4 和張量維度相關的方法 66 2．5．5 張量的索引和切片 69 2．6 PyTorch中張量的運算 70 2．6．1 涉及單個張量的函數運算 70 2．6．2 涉及多個張量的函數運算 72 2．6．3 張量的極值和排序 73 2．6．4 矩陣的乘法和張量的縮並 75 2．6．5 張量
的拼接和分割 77 2．6．6 張量維度的擴增和壓縮 79 2．6．7 張量的廣播 80 2．7 PyTorch中的模組簡介 82 2．7．1 PyTorch中的模組類 82 2．7．2 基於模組類的簡單線性回歸類 82 2．7．3 線性回歸類的產生實體和方法調用 84 2．8 PyTorch的計算圖和自動求導機制 87 2．8．1 自動求導機制簡介 87 2．8．2 自動求導機制實例 88 2．8．3 梯度函數的使用 89 2．8．4 計算圖生成的控制 89 2．9 PyTorch的損失函數和優化器 90 2．9．1 損失函數 90 2．9．2 優化器 92 2．10 PyTorch中資料的
輸入和預處理 96 2．10．1 數據載入類 96 2．10．2 映射類型的資料集 97 2．10．3 torchvision工具包的使用 97 2．10．4 可反覆運算類型的資料集 100 2．11 PyTorch模型的保存和載入 101 2．11．1 模組和張量的序列化及反序列化 101 2．11．2 模組狀態字典的保存和載入 104 2．12 PyTorch數據的視覺化 105 2．12．1 TensorBoard的安裝和使用 105 2．12．2 TensorBoard常用的視覺化資料類型 108 2．13 PyTorch模型的並行化 110 2．13．1 PyTorch的資料並行化
111 2．13．1 PyTorch的分散式資料並行化 112 2．14 本章總結 116 第3章 PyTorch電腦視覺模組 119 3．1 電腦視覺基本概念 119 3．1．1 電腦視覺任務簡介 119 3．1．2 基礎圖像變換操作 120 3．1．3 圖像特徵提取 123 3．1．4 濾波器的概念 125 3．2 線性層 126 3．3 卷積層 128 3．4 歸一化層 137 3．5 池化層 144 3．6 丟棄層 149 3．7 模組的組合 151 3．8 特徵提取 153 3．9 模型初始化 157 3．10 常見模型結構 160 3．10．1 InceptionNet的結構 1
61 3．10．2 ResNet的結構 164 3．11 本章總結 167 第4章 PyTorch機器視覺案例 169 4．1 常見電腦視覺任務和資料集 169 4．1．1 圖像分類任務簡介 169 4．1．2 目標檢測任務簡介 170 4．1．3 圖像分割任務簡介 171 4．1．4 圖像生成任務簡介 172 4．1．5 常用深度學習公開資料集 173 4．2 手寫數位識別：LeNet 176 4．2．1 深度學習工程的結構 176 4．2．2 MNIST資料集的準備 177 4．2．3 LeNet網路的搭建 179 4．2．4 LeNet網路的訓練和測試 182 4．2．5 超參數的修改
和argparse庫的使用 185 4．3 圖像分類：ResNet和InceptionNet 187 4．3．1 ImageNet資料集的使用 187 4．3．2 ResNet網路的搭建 189 4．3．3 InceptionNet網路的搭建 194 4．4 目標檢測：SSD 204 4．4．1 SSD的骨架網路結構 204 4．4．2 SSD的特徵提取網路結構 205 4．4．3 錨點框和選框預測 210 4．4．4 輸入資料的預處理 214 4．4．5 損失函數的計算 216 4．4．6 模型的預測和非極大抑制演算法 218 4．5 圖像分割：FCN和U-Net 219 4．5．1 FCN
網路結構 220 4．5．2 U-Net網路結構 225 4．6 圖像風格遷移 229 4．6．1 圖像風格遷移演算法介紹 229 4．6．2 輸入圖像的特徵提取 231 4．6．3 輸入圖像的優化 234 4．7 生成模型：VAE和GAN 236 4．7．1 變分自編碼器介紹 237 4．7．2 變分自編碼器的實現 239 4．7．3 生成對抗網路介紹 242 4．7．4 生成對抗網路的實現 244 4．8 本章總結 249 第5章 PyTorch自然語言處理模組 251 5．1 自然語言處理基本概念 251 5．1．1 機器翻譯相關的自然語言處理研究 251 5．1．2 其他領域的自然語
言處理研究 253 5．1．3 自然語言處理中特徵提取的預處理 254 5．1．4 自然語言處理中詞頻特徵的計算方法 256 5．1．5 自然語言處理中TF-IDF特徵的計算方法 258 5．2 詞嵌入層 261 5．3 迴圈神經網路層：GRU和LSTM 267 5．3．1 簡單迴圈神經網路 267 5．3．2 長短時記憶網路（LSTM） 269 5．3．3 門控迴圈單元（GRU） 272 5．4 注意力機制 280 5．5 自注意力機制 284 5．5．1 迴圈神經網路的問題 284 5．5．2 自注意力機制的基礎結構 285 5．5．3 使用自注意力機制來構建Seq2Seq模型 288 5
．5．4 PyTorch中自注意力機制的模組 290 5．5．5 Pytorch中的Transformer模組 292 5．6 本章總結 293 第6章 PyTorch自然語言處理案例 295 6．1 word2vec演算法訓練詞向量 295 6．1．1 單詞表的創建 295 6．1．2 word2vec演算法的實現 299 6．1．3 word2vec演算法的特性 301 6．2 基於迴圈神經網路的情感分析 302 6．3 基於迴圈神經網路的語言模型 305 6．3．1 語言模型簡介 305 6．3．2 語言模型的代碼 308 6．4 Seq2Seq模型及其應用 311 6．4．1 Seq
2Seq模型的結構 311 6．4．2 Seq2Seq模型編碼器的代碼 312 6．4．3 Seq2Seq模型注意力機制的代碼 315 6．4．4 Seq2Seq模型解碼器的代碼 317 6．5 BERT模型及其應用 321 6．5．1 BERT模型的結構 321 6．5．2 BERT模型的訓練方法 325 6．5．3 BERT模型的微調 327 6．6 本章總結 329 第7章 其他重要模型 330 7．1 基於寬深模型的推薦系統 330 7．1．1 推薦系統介紹 330 7．1．2 寬深模型介紹 331 7．2 DeepSpeech模型和CTC損失函數 335 7．2．1 語音辨識模型介
紹 335 7．2．2 CTC損失函數 337 7．3 使用Tacotron和WaveNet進行語音合成 342 7．3．1 Tacotron模型中基於Seq2Seq的梅爾篩檢程式特徵合成 343 7．3．2 Tacotron模型的代碼 344 7．3．3 WaveNet模型介紹 352 7．3．4 因果卷積模組介紹 355 7．3．5 因果卷積模組的代碼 357 7．3．6 WaveNet模型的代碼 358 7．4 基於DQN的強化學習演算法 360 7．4．1 強化學習的基礎概念 361 7．4．2 強化學習的環境 362 7．4．3 DQN模型的原理 363 7．4．4 DQN模型及其訓
練過程 365 7．5 使用半精度浮點數訓練模型 369 7．5．1 半精度浮點數的介紹 370 7．5．2 半精度模型的訓練 371 7．5．3 apex擴展包的使用 372 7．6 本章總結 373 第8章 PyTorch高級應用 375 8．1 PyTorch自訂啟動函數和梯度 375 8．2 在PyTorch中編寫擴展 377 8．3 正向傳播和反向傳播的鉤子 385 8．4 PyTorch的靜態計算圖 388 8．5 靜態計算圖模型的保存和使用 393 8．6 本章總結 396 第9章 PyTorch原始程式碼解析 397 9．1 ATen張量計算庫簡介 397 9．2 C++的
Python介面 400 9．3 csrc模組簡介 404 9．4 autograd和自動求導機制 407 9．5 C10張量計算庫簡介 408 9．6 本章總結 409 參考文獻 410
考量硬體加速器執行效能之深度神經網路模型量化
為了解決PyTorch CUDA 的問題，作者顏佑哲 這樣論述：
深度神經網路（Deep Neural Network, or DNN）模型的量化會嚴重影響DNN硬體加速器的運算效能。本論文提出了一種新型的深度神經網路模型量化演算法（Computation-first Algorithm），且在量化效果上超越了其他團隊的量化演算法。並且本論文還在上述提出的演算法基礎之上針對最常見的兩種多精度DNN硬體加速器架構，Bit-Level架構和Digit-Serial架構，提出改良型的硬體導向模型量化演算法（Hardware-Oriented Algorithm），此種改良型的量化方法需要考慮不同模型之間，甚至同模型中各層計算量之不同以及不同硬體架構之特性，分別尋
找最佳化的輸入數據與模型權重之位元寬度，力求在不同準確度需求下，優化DNN硬體加速器的運算效能。
強化學習(RL)：使用PyTorch徹底精通
為了解決PyTorch CUDA 的問題，作者高揚,葉振斌 這樣論述：
本書從「零」開始，以 PyTorch框架為基礎，介紹深度學習和強化學習的技術與技巧，沒有學過微積分等高級理論的程式師也能夠讀得懂、學得會。配合漫畫插圖來調節閱讀氣氛，並在每個原理說明的部分提供比較和實例說明。 作者使用具有高中數學基礎的讀者就能夠了解的語言，和讀者分享如何用深度學習的利器PyTorch來完成人工智慧機器人自我進化的完整過程。 即使是不懂強化學習的讀者，都能透過本書完成屬於自己的簡單、實用的小專案。 全書重點如下： ●涵蓋最重要的深度學習數學基礎，但又不會過於繁雜 ●不止強化學習，從深度學習開始著手，完整理論及實作 ●完整DNN、CNN
、RNN、LSTM說明及實作，打下紮實基礎 ●RL完整演算法實作，包括Q-Learning、DQN、SARSA、Policy Gradient、A3C、UNREAL模型 ●Model-based, Model-free、OnLine, Off-line learning完全說明 ●NEAT演算法、遺傳演算法實作，OpenAI的gym、SerpentAI實作 ●讓AI幫你打星海爭霸、刀塔II ●AlphaGo、以及更強大的AlphaGo Zero原理完全解析 本書主要內容： ■ 第1章~第5章，傳統強化學習的研究目標與脈絡，主要介紹如何從一個程式設計師的角度了解
強化學習最為輕鬆，偏重於了解方式的誘導。 ■ 第6章~第11章，本書的核心內容，介紹深度學習的原理、PyTorch架構的基礎及深度強化學習的常用演算法模型。 ■ 第12章~第15章，有關擴充性的知識。例如，其他有助訓練模型的演算法想法，協力廠商工具外掛程式，可供實驗的環境，一些有趣的強化學習演算法和觀點，甚至模型落地過程中的最佳化與壓縮。 ■ 附錄A 詳細記載本書相關的各種軟體環境的安裝和設定過程。 適合讀者群：對深度學習和強化學習有興趣的初學者，或相關技術人員。 本書特色 ◎用簡單的範例理解複雜的強化學習概念 ◎用幽默的語言跨過強化
學習的門檻
深度學習技術在面板瑕疵檢測與自動判斷產線人員動作流程之應用
為了解決PyTorch CUDA 的問題，作者王子豪 這樣論述：
工廠的價值在於產品的良率和產能，而提高生產與維修的效率可以促使產能的提升。然而，檢測機器可能會受到光學鏡頭劣化和不受控制變數的影響，例如環境因素、照明不均勻、光反射和其它外來因素導致的外來粒子的存在。但是，薄膜電晶體液晶顯示器 (Thin film transistor liquid crystal display, TFT-LCD) 面板圖像中的瑕疵通常透過人工來進行檢測。同時，人員在工廠搬運物品過程中可能過度勞累，以及心理疲憊導致操作系統的順序不正確是令人擔憂的，這可能會擾亂工廠調度，因此需要監控每位員工的操作動作，以保持系統流程的順利運行。由於TFT-LCD面板瑕疵的多樣性，自動瑕疵檢
測仍是製造業面臨的主要問題。為了克服面板瑕疵的問題，本研究使用深度學習和影像處理演算法來自動檢測TFT array瑕疵，提供雷射切割的修補路徑。首先，使用 YOLOv4 模型定位面板圖像中的瑕疵和玻璃感興趣區域 (Region of Interest, ROI)，並使用語義分割模型 (FCN-VGG16) 識別 ROI 中的瑕疵和玻璃像素位置。最後，利用重疊和非重疊切割 (Overlap and Nonoverlap cutting, ON-cutting) 判斷方法找到有效的維修路徑。此外，我們研究人員在操作中較常出錯的問題，判斷人員是否拿起正確的物品，整合輕量化目標檢測和姿態辨識深度學習模
型，然後嵌入到邊緣運算開發板中，以提高運算的效率。研究結果顯示所提方法在雷射切割的修補路徑使用的目標檢測模型其mAP為98.17%，影像分割中通用評估指標IoU為76.04%，確保瑕疵在真實情況下有被辨識出來CR 為 95.07%。所提方法與專業工程師目視比較，速度提升74.09%。在自動判斷產線人員動作流程中，目標檢測模型其mAP為92.16%，FPS提升了153%。姿態辨識模型中，mAP為81.20%，FPS提升了300%。