以下是PyTorch在Linux上的典型應用案例：
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深度學習模型訓練
- HRNet人體姿態估計：利用PyTorch動態圖機制和CUDA加速，在Linux上訓練HRNet模型，實現高效的人體姿態識別。
- YOLOv3目標檢測：基于PyTorch框架訓練YOLOv3模型，通過分布式數據并行（DDP）在多GPU上提升訓練效率，用于實時物體檢測。
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計算機視覺應用
- 圖像分類與增強：使用PyTorch實現MNIST數據集分類、CIFAR-10圖像分類，并結合數據增強技術優化模型性能。
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自然語言處理
- 文本分類與情感分析：基于PyTorch構建LSTM/Transformer模型，完成文本分類、情感分析等任務，利用動態圖靈活調整模型結構。
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強化學習
- OpenAI Gym環境應用：結合PyTorch與OpenAI Gym庫，實現Q學習、深度Q網絡（DQN）等強化學習算法，用于智能控制、游戲AI等場景。
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圖像生成
- GANs圖像生成：利用PyTorch的生成對抗網絡（GANs）生成面部圖像、進行藝術風格遷移等，依賴PyTorch的動態圖實現復雜模型訓練。
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部署與推理
- 模型部署：通過Docker容器化PyTorch模型，部署到Linux服務器，實現推理服務的高效運行。
