pytorch深度学习指南pdf 环境搭建与基础配置 安装PyTorch前需要确认计算机是否支持GPU加速。打开命令行工具，访问PyTorch官网获取安装命令。根据操作系统选择对应版本，比如Windows用户安装CUDA版本需提前配置NVIDIA驱动。安装完成后，运行importtorch测试是否成功。若出现版本不兼容问题，尝试降低Python版本或PyTorch版本。张量操作...
我们的第一步是使用 Flask 构建一个基本 API。 使用Flask 创建 API – 文件结构 使用Flask 创建 API 非常简单,因为 Flask 包含了制作 API 所需的默认模板: 首先,在命令行中,为您的 Flask API 创建一个新文件夹并导航到其中: mkdir flaskAPI cd flaskAPI 然后,在文件夹中创建一个虚拟环境。这将是您的 AP...
Pytorch分布式并行训练+半精度混合精度训练.pdf,Pytorch分布式并⾏训练+半精度混合精度训练 该博客基于以下项 ⽬的开源代码进⾏分析 : Gi hub代码地址 : 参考 : 知乎 《》 Gi hub 《》 知乎 《》《》《》《》《》( 训练见此博客) 《》《》 Nvidia深度学习
1.1.导入程序包 # 导入标准库 import os # 用于与操作系统交互,如文件路径操作 import math # 提供数学函数和常量 import numpy as np # NumPy库,提供大量的数学函数操作以及高性能的多维数组对象 import time # 提供时间相关的函数 # 导入绘图库 import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib的pyplot模块,提供...
PyTorch 中文文档的翻译确实挺麻烦的,忒别是 API 部分,真心是不好搞,还要自己照源码对应的部分,测试啥的,差点没搞死被这东西,忧桑中,我们需要安慰!~ 不过,值得庆幸的是,基本上 100% 还原了 PyTorch 官方文档的风格,API 部分也可以直接点 source 阅读。 先校验,后面再生成 PDF 去了。 一步一步来 。。。
DeviceMesh API to merge multiple sub-meshes #146303 opened Feb 3, 2025 Possible issue with PyTorch Autograd Functions `PutBackward0` and `IndexPutBackward0` #146299 opened Feb 3, 2025 The result of torch.sum will show the value of NAN #146295 opened Feb 3, 2025 Non-blocking GPU...
* `PyTorch Developer Conference 2022 <https://pytorch.s3.amazonaws.com/posters/ptc2022/C04.pdf>`_ 5 changes: 2 additions & 3 deletions 5 docsrc/tutorials/notebooks.rst Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -1,10 +1,9 @@ .. _notebooks: Example notebooks Legacy...
顶级量化 API torch.quantization.quantize(model, run_fn, run_args, mapping=None, inplace=False)¶ 将浮点模型转换为量化模型。 首先,它将准备进行校准或训练的模型,然后调用 run_fn ,它将运行校准步骤或训练步骤,之后我们将调用 convert ,它将模型转换为 量化模型。 参数 模型 –输入模型 run_fn –用...
轻熟**无赦 上传90KB 文件格式 pdf al bu c 摘要 albumentations包是一种针对数据增强专门写的API,里面基本包含大量的数据增强手段,比起pytorch自带的ttransform更丰富,搭配使用效果更好。 代码和效果 import albumentations import cv2 from PIL import Image, ImageDraw import numpy as np from albumentations import...
torch._C._log_api_usage_once("python.optimizer")self.defaults = defaults self.state = defaultdict(dict)self.param_groups = [] # ⾃⾝构造的参数组，每个组使⽤⼀套参数 param_groups = list(params)if len(param_groups) == 0:raise ValueError("optimizer got an empty parameter list")# ...