厉建扬:Pytorch-beginner(2) : Pytorch搭建神经网络的基本流程 厉建扬:Pytorch-beginner(3) : 使用自带数据集进行数据准备 厉建扬:Pytorch-beginner(4) : 自定义图像数据集进行数据准备 厉建扬:Pytorch-beginner(5) : Transforms对图像做转换 厉建扬:Pytorch-beginner(6) : 如何定义神经网络模型类 厉建扬:Pytorch-beginner(7) : 用模型容器定义神经网络类 厉建扬:Pytorch-beginne...
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除了数学运算,Pytorch 还提供了多种张量操作函数,如聚合 (aggregation)、拼接 (concatenation)、比较、随机采样、序列化等,详细使用方法可以参见Pytorch 官方文档(https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/tensorqs_tutorial.html)。 对张量进行聚合(如求平均、求和、最...
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原文:pytorch.org/tutorials/beginner/knowledge_distillation_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整示例代码 作者:Alexandros Chariton 知识蒸馏是一种技术,它可以实现从大型、计算昂贵的模型向较小的模型进行知识转移,而不会失去有效性。这使得在性能较弱的硬件上部署成为可能,从而...
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/hyperparameter_tuning_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 超参数调整可以使普通模型和高度准确的模型之间产生巨大差异。通常简单的事情,比如选择不同的学习率或改变网络层大小,都可以对模型性能产生显著影响。
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 虽然教程名字是 60 分钟入门,但是内容还是比较多,所以会分成大概 4 篇来介绍,这是第一篇,目录如下: 1. Pytorch 是什么 Pytorch 是一个基于Python的科学计算库,它面向以下两种人群: ...
CVAE-GAN-zoos-PyTorch-Beginner 首先先感谢给小透明点赞的几个朋友。 中文讲解: 如果你是第一次接触AE自编码器和GAN生成对抗网络,那这将会是一个非常有用且效率的学习资源。所有的内容使用PyTorch编写,编写格式清晰,非常适合PyTorch新手作为学习资源。本项目的所有模型目前都是基于MNIST数据库进行图片生成。MNIST数据集...
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Shen Li 注意 在github 中查看并编辑本教程。 这是torch.distributed 包的概述页面。本页面的目标是将文档分类为不同主题,并简要描述每个主题。如果这是您第一次使用 PyTorch 构建分布式训练应用程序,建议使用本文档导...
分布式训练文档地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 11. 设置梯度为 None 而不是 0 梯度设置为. zero_grad(set_to_none=True) 而不是 .zero_grad()。这样做可以让内存分配器处理梯度，而不是将它们设置为 0。正如文档中所说，将梯度设置为 None 会产生适度的加速，但不要期待...