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万象云档
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torchvision.datasets
147
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.2》
torchvision.datasets MNIST COCO 图像标注: 检测: LSUN ImageFolder Imagenet-12 CIFAR STL10 torchvision.datasets torchvision.datasets 中包含了以下数据集 MNIST COCO(用于图像标注和目标检测)(Caption...
广播语义
143
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
广播语义 一般语义 直接语义 (In-place semantics) 向后兼容 广播语义 译者:@谢家柯 @Twinkle 一些 PyTorch 的操作支持基于 NumPy Broadcasting Semantics . 简而言之, 如果一个 PyTorch 操作支持广播语义, 那么它的张量参数可以自动扩展为相同的大小 (不...
PyTorch: 变量和autograd
142
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
PyTorch: 变量和autograd PyTorch: 变量和autograd 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 在实现中, 我们将使用PyTo...
多进程的最佳实践
139
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
多进程的最佳实践 共享 CUDA 向量 最佳实践和提示 避免和抵制死锁 重用经过队列的缓冲区 异步多进程训练 (例如 Hogwild) Hogwild 多进程的最佳实践 译者:@冯斐 校对者:@Twinkle torch.multiprocessing 是 Python 中 multiprocessing 模块的替代....
扩展 PyTorch
138
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
扩展 PyTorch 扩展 torch.autograd 模块 扩展 torch.nn 模块添加 Module 类 编写自定义的 C 扩展 扩展 PyTorch 译者:@那伊抹微笑 校对者:@Twinkle 在本文中, 我们将介绍如何扩展 torch.nn , torch.autograd 模块, 并且使用我们...
PyTorch 深度学习:60分钟快速入门
137
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
PyTorch 深度学习:60分钟快速入门 什么是 PyTorch? 本次教程的目标: PyTorch 深度学习:60分钟快速入门 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 作者 : Soumith Chintala https:/...
迁移学习教程
136
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
迁移学习教程 加载数据 显示一些图片 训练模型 显示模型的预测结果 调整卷积网络 训练和评估 卷积网络作为固定的特征提取器 训练和评估 迁移学习教程 译者:@Sylvester 校对者:@Archie Yu 作者 : Sasank Chilamkurthy 这个教程将教你如何使用迁移学习训练你的网络. 你可以在 cs2...
自动求导: 自动微分
135
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
自动求导: 自动微分 Variable(变量) 梯度 自动求导: 自动微分 译者:@小王子 校对者:@李子文 PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 自动求导包. 我们先来简单介绍一下, 然后我们会去训练我们的第一个神经网络. autograd 自动求导包针对张量上的所有操作都提供了自动微分操作. 这是一个逐个...
PyTorch 0.2 中文文档
134
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.2》
PyTorch 0.2 中文文档 贡献者 翻译进度 Notes Package Reference torchvision Reference PyTorch 0.2 中文文档 PyTorch 是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库。 贡献者 本项目由 awfssv , ycszen , KeithYin , kophy , s...
torch.nn.init
131
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.4》
torch.nn.init 译者署名 torch.nn.init torch . nn . init . calculate_gain ( nonlinearity , param = None ) 返回给定非线性函数的推荐增益值。值如下: 非线性 获得 linear 1 conv{1,2,3}d 1 si...
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