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torch.autograd的简要介绍
torch.autograd 的简要介绍 背景 在 PyTorch 中的用法 Autograd 的微分 可选阅读-使用autograd 的向量微积分 计算图 从 DAG 中排除 进一步阅读： torch.autograd 的简要介绍 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/auto... -
分布式通讯包 - torch.distributed
分布式通讯包 - torch.distributed 基本 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=’env://‘, kwargs) torch.distributed.get_rank() torch.distributed.get_world_size() TC... -
torch.Tensor
torch.Tensor torch.Tensor 译者：@Sylvester 、@那伊抹微笑 校对者：@Sariel torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch 定义了七种 CPU tensor 类型和八种 GPU tensor 类型: Data type CPU tensor GPU ... -
常见问题
常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 我的 GPU 内存没有正确释放 我的多个数据加载器返回相同的随机数 我的回归网络不能使用数据并行 译者署名 常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 如错误消息所示，您的GPU 上... -
TorchScript 中的动态并行性
TorchScript 中的动态并行性 基本语法 应用示例：双向 LSTM 的集成 并行化前向和后向层 旁注：可视化并行性 集成中的并行化模型 总结 TorchScript 中的动态并行性 原文：https://pytorch.org/tutorials/advanced/torch-script-parallelism.html ... -
数据加载和处理教程
数据加载和处理教程 Dataset类 Transforms Compose transforms 迭代整个数据集 后记: torchvision 数据加载和处理教程 译者：@distant1219 校对者：@bringtree 作者 : Sasank Chilamkurthy 在解决机器学习问题时, 我们需要付出很多努力来准... -
训练一个分类器
训练一个分类器 数据呢? 训练一个图像分类器 1. 加载并规范化 CIFAR10 2. 定义一个卷积神经网络 3. 定义一个损失函数和优化器 4. 训练网络 5. 在测试数据上测试网络 在 GPU 上训练 在多个GPU上进行训练 我下一步去哪里? 训练一个分类器 译者：@小王子 校对者：@李子文 就是这个, 你已经看到... -
CUDA 语义
CUDA 语义 内存管理 最佳实践 设备无关代码 使用固定的内存缓冲区 使用 nn.DataParallel 替代 multiprocessing CUDA 语义 译者：@Chris 校对者：@Twinkle torch.cuda 被用于设置和运行 CUDA 操作. 它会记录当前选择的 GPU, 并且分配的所有 CUDA 张... -
Automatic differentiation package - torch.autograd
Automatic differentiation package - torch.autograd torch.autograd.backward(variables, grad_variables, retain_variables=False) Variable API 兼容性 In-place operations on Variables ... -
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...
