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带有该标签的 Skills：PyTorch

浏览带有该标签的技能列表。

  • td-test - 张量描述符内核数值等价性测试生成
    TritonPyTorch内核测试张量描述符

    ★ 1 · 更新于 2026-09-15

    编写对比张量描述符内核与原始内核的数值等价性测试，并将结果保存至 tests/triton/test_<name>_td.py。

    ⚙ 编写数值等价性测试⚙ 查阅前置知识库文件⚙ 复用包装器启动逻辑
  • docstring - 按 PyTorch 规范编写 Docstring
    PyTorchdocstring文档Sphinx

    ★ 602 · 更新于 2026-06-30

    按照 PyTorch 的 Sphinx/reStructuredText 规范为函数和方法编写 docstring。

    ⚙ 编写 PyTorch 函数 docstring⚙ 使用原始字符串格式化 docstring⚙ 为函数参数添加类型标注
  • optimizing-attention-flash - Flash Attention Transformer 注意力优化
    Flash Attention注意力优化显存优化PyTorch

    ★ 18 · 更新于 2026-06-30

    通过 PyTorch SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力优化 Transformer 注意力机制。

    ⚙ 启用 Flash Attention 后端⚙ 替换标准注意力计算⚙ 基准测试注意力速度与显存
  • stable-baselines3 - 生产级强化学习算法库
    强化学习机器学习算法PyTorch

    ★ 602 · 更新于 2026-06-30

    基于 PyTorch 的强化学习算法库，支持训练智能体和创建自定义环境

    ⚙ 训练强化学习智能体⚙ 创建自定义环境⚙ 实现回调函数
  • stable-baselines3 - 生产级强化学习算法
    机器学习强化学习PyTorch模型训练

    ★ 23 · 更新于 2026-06-30

    基于PyTorch的强化学习算法，用于训练智能体、创建自定义环境、实现回调和优化训练工作流

    ⚙ 训练RL智能体⚙ 创建环境⚙ 实现回调
  • metal-kernel - PyTorch Metal 内核实现
    PyTorchMetalMPSApple Silicon

    ★ 602 · 更新于 2026-06-30

    在 Apple Silicon 上为 PyTorch 操作符实现 Metal/MPS 内核

    ⚙ 更新调度配置⚙ 编写 Metal 内核代码⚙ 实现主机端存根
  • metal-kernel - Apple Silicon 的 PyTorch Metal 内核
    MetalPyTorchApple SiliconGPU

    ★ 0 · 更新于 2026-06-30

    使用原生 c10/metal 基础设施为 PyTorch 操作实现 Metal/MPS 内核

    ⚙ 编写 Metal 内核⚙ 更新 native_functions.yaml⚙ 实现主机端存根
  • pytorch-guide - PyTorch 训练最佳实践指南
    PyTorch深度学习模型训练GPU

    ★ 4,344 · 更新于 2026-06-15

    列举常见 PyTorch 错误并提供实战验证的训练模式和优化技巧

    ⚙ 检测常见 PyTorch 错误⚙ 提供训练模板⚙ 修复评估模式问题
  • triaging-issues - PyTorch GitHub Issue 分类处理
    GitHub问题分类PyTorch自动化

    ★ 18 · 更新于 2026-05-11

    将 GitHub issues 路由到团队并添加标签

    ⚙ 路由问题⚙ 添加标签⚙ 关闭问题
  • triaging-issues - PyTorch GitHub 问题分流
    GitHub问题管理分流PyTorch

    ★ 602 · 更新于 2026-05-11

    将 GitHub 问题分流到值班团队，应用标签并关闭咨询类问题

    ⚙ 读取 GitHub 问题⚙ 应用标签⚙ 关闭问题
  • apple-ml - Apple Silicon 机器学习代码模式
    机器学习Apple SiliconPyTorchMLX

    ★ 1 · 更新于 2026-03-25

    为 Apple Silicon M 系列硬件编写 PyTorch 和 MLX 代码，无需 CUDA

    ⚙ 选择设备⚙ 设置内存限制⚙ 监控内存
  • PyTorch ML - 基于PyTorch的深度学习环境
    深度学习机器学习PyTorchGPU计算

    ★ 18 · 更新于 2026-03-20

    完整的机器学习环境，用于模型训练、GPU加速和数据科学工作流

    ⚙ 定义神经网络⚙ 训练神经网络⚙ CUDA加速
  • dual_branch_vit_adaptive_counter_guide - 双分支ViT RGB/事件融合
    ViT多模态自注意力PyTorch

    ★ 581 · 更新于 2026-03-10

    将基于自注意力的Counter_Guide模块与自适应权重集成到双分支ViT中，实现RGB/事件数据融合

    ⚙ 实现自注意力模块⚙ 创建多上下文注意力⚙ 应用自适应权重
  • pytorch-architecture - PyTorch架构设计与最佳实践
    机器学习PyTorch深度学习分布式训练

    ★ 0 · 更新于 2026-03-10

    按照最佳实践设计和实现PyTorch模块，优化内存、分布式训练和性能。

    ⚙ 设计编码器模块⚙ 设计解码器模块⚙ 设计损失模块
  • ML Control & Neural Training Specialist - 控制系统神经网络训练专家
    机器学习控制系统神经网络PyTorch

    ★ 2 · 更新于 2026-02-13

    为动力学系统与控制应用训练神经网络

    ⚙ 训练神经网络⚙ 设计损失函数⚙ 创建训练数据集
  • basilica-cli-helper - 在Basilica去中心化计算平台上租用GPU和运行机器学习训练
    GPU租用机器学习分布式计算计算平台

    ★ 18 · 更新于 2026-02-11

    该技能通过Basilica CLI帮助访问高性能GPU，用于机器学习训练、分布式作业和计算资源管理

    ⚙ 列出可用GPU⚙ 租用GPU实例⚙ 远程执行命令
  • basilica-cli-helper - 在Basilica去中心化计算平台上租用GPU并运行ML训练作业
    GPU机器学习训练计算云平台

    ★ 602 · 更新于 2026-02-11

    在Basilica去中心化GPU市场上管理GPU租用、ML训练作业和计算资源

    ⚙ 在Basilica上租用GPU⚙ 列出可用GPU产品⚙ 在远程实例上执行命令