语义分割图像分割Unet Unet swin unet transformer 等变体模型网络 语义分割模型改进，语义分割模型优化 Unet Unet DeepLab TransUnet SwinUnet等 语义分割paddleseg各算法开发以及落地，c，c#部署最近在医疗影像分割的项目里折腾了一圈&#x…

CUDA安装头疼？PyTorch-CUDA镜像已自动完成所有配置 在深度学习项目中，你是否经历过这样的场景：满怀信心地准备训练模型，结果运行 import torch 时却抛出“CUDA not available”；反复核对驱动版本、CUDA Toolkit 和 Py…

打造安全高效的私有AI训练平台：SSH远程连接与PyTorch-CUDA镜像的深度整合 在当前深度学习项目日益复杂、模型规模不断膨胀的背景下，科研团队和企业研发部门对高性能、可复现且安全可控的AI训练环境提出了更高要求。传统的本地开发模式不仅受限于硬件配置…

大模型Token按需购买新模式：结合PyTorch镜像灵活计费 在AI应用日益普及的今天，一个开发者最熟悉的场景可能是这样的：刚写完一段推理代码，信心满满地部署上线，结果发现不仅要花几小时配置CUDA环境，还要为一台…

PyTorch-CUDA-v2.8镜像支持ARM架构GPU服务器 在AI模型日益复杂、训练规模持续扩大的今天，算力平台的多样性正成为不可忽视的趋势。过去十年，x86 NVIDIA GPU 的组合几乎垄断了深度学习基础设施，但随着边缘计算、低功耗数据中心和国产化替代需…

JiyuTrainer实时监控GPU利用率：PyTorch训练可视化 在深度学习模型训练过程中，一个常见的场景是：你启动了一个 PyTorch 脚本，满怀期待地等待结果，却发现 GPU 利用率始终徘徊在 20% 以下。显存倒是占满了，但计…

PyTorch模型转换CoreML：移动端部署路径探索 在移动智能设备日益普及的今天，将深度学习模型高效部署到终端已成为AI产品落地的关键环节。设想一个场景：你刚刚在实验室用PyTorch训练出一个图像分类模型，准确率高达95%，接…

CUDA版本与PyTorch对应关系：构建稳定深度学习环境的实战指南 在现代深度学习项目中，一个看似简单却频频让人“踩坑”的问题浮出水面：为什么我装好了PyTorch，torch.cuda.is_available() 却返回 False？更令人头疼的是&am…