对于希望深入理解和运用PyTorch的开发者来说,官网API文档和中文官方文档是两个不可或缺的资源。PyTorch官网API文档是一个全面且权威的参考资料,它详细介绍了PyTorch的所有功能和模块。从基本的张量操作到复杂的模型训练,从基本的线性回归到深度学习的各种应用,你都可以在API文档中找到详细的例子和解释。API文档以Python语...
在这个数据集里,每一行是一对法语句子和它对应的英语句子,中间使用'\t'隔开。在读取数据时,我们在句末附上“<eos>”符号,并可能通过添加“<pad>”符号使每个序列的长度均为max_seq_len。我们为法语词和英语词分别创建词典。法语词的索引和英语词的索引相互独立。 def read_data(max_seq_len): # in和out分...
PyTorch官网API文档和PyTorch中文官方文档是两个非常有用的资源,为PyTorch用户提供了全面的指导和参考。通过仔细阅读这些文档,用户可以更好地理解和使用PyTorch,从而成功地构建和训练深度学习模型。同时,百度智能云千帆大模型平台的API调用也为PyTorch用户提供了更多高效推理服务的选择,帮助用户更好地应对各种场景下的需求。...
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pytorch官网api文档 pytorch中文官方文档 背景PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebookd 的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的 GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如 TensorFlow 都不支持的。 除了 Facebook 之外,Twitter、GMU和Sale...
本教程将主要涵盖通过EmbeddingPlanner和DistributedModelParallel API 对嵌入表进行分片方案的探索,并通过显式配置不同分片方案来探索嵌入表的不同分片方案的好处。安装要求:- python >= 3.7我们强烈建议在使用 torchRec 时使用 CUDA。如果使用 CUDA:- cuda >= 11.0...
使用 PyTorch 编写分布式应用程序展示了使用 c10d 通信 API 的示例。 数据并行训练 PyTorch 提供了几种数据并行训练的选项。对于从简单到复杂、从原型到生产逐渐增长的应用程序,常见的开发轨迹是: 如果数据和模型可以适应一个 GPU,并且训练速度不是问题,可以使用单设备训练。 使用单机多 GPU DataParallel 来利用单...
AMD ROCm 平台是一个为 GPU 计算设计的开源软件堆栈,包括驱动程序、开发工具和 API。我们可以在 AMD GPU 上运行上述提到的步骤。在本节中,我们将使用 Docker 在安装 PyTorch 之前安装 ROCm 基础开发镜像。 为了示例,让我们创建一个名为profiler_tutorial的目录,并将步骤 1中的代码保存为test_cifar10.py在这个目录...
功能API(beta) 我们还提供了 functorch 中用于计算雅可比向量积的更高级功能 API,根据您的用例,您可能会发现更简单使用。 功能API 的好处是不需要理解或使用较低级别的双张量 API,并且可以将其与其他 functorch 转换(如 vmap)组合;缺点是它提供的控制较少。 请注意,本教程的其余部分将需要 functorch (github.co...
为了方便起见,我们并不担心在这里自动推断输入形状,因此我们需要指定整个特征的数量。不用担心,深度学习框架中的批量规范化API将为我们解决上述问题,我们稍后将展示这⼀点。 classBatchNorm(nn.Module):# num_features:完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数。# num_dims:2表⽰完全连接层,4表⽰卷积层def...