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自动求导机制
自动求导机制 反向排除 subgraphs (子图) requires_grad volatile autograd (自动求导) 如何编码 history (历史信息) 变量上的 In-place Operations (就地操作) In-place Operations (就地操作) 的正确性检查 自动求导机制 译者： @那伊抹微... -
torch.onnx
torch.onnx 示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型 局限 支持的运算符 Functions torch.onnx 译者：@Haofan Wang 校对者：@aleczhang torch.onnx 模块可以将模型导出成 ONNX IR 形式.被导出的模型可以通过 ONNX 库被重新导入, 然后转化... -
3.4 异常
3.4 异常 3.4.1 异常对象 3.4 异常 来源：3.4 Exceptions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 程序员必须总是留意程序中可能出现的错误。例子数不胜数：一个函数可能不会收到它预期的信息，必需的资源可能会丢失，或者网络上的连接可能丢失。在设计系统时，程序员必须预料到可能产生的异常情况并且采取适... -
Multiprocessing package - torch.multiprocessing
Multiprocessing package - torch.multiprocessing 管理策略 共享 CUDA 张量 共享策略 File descriptor - file_descriptor File system - file_system Multiprocessing package - torch.multiproc... -
自动求导机制
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扩展 PyTorch
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多进程最佳实践
多进程最佳实践 一、CUDA 张量的共享 1、避免和防止死锁 2、重用通过队列发送的缓冲区 3、异步多进程训练（如： Hogwild） 4、Hogwild 译者署名 多进程最佳实践 CUDA 张量的共享 最佳实践和技巧 避免和防止死锁 重用通过队列发送的缓冲区 异步多进程训练 hogwild torch.multipro... -
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torch.Tensor abs() abs_() acos() acos_() add(value) add_(value) addbmm(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) addbmm_(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) addcdiv(value=1, ... -
Writing Distributed Applications with PyTorch
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