-
torch.utils.bottleneck
torch.utils.bottleneck 译者署名 torch.utils.bottleneck torch.utils.bottleneck 是一个可以用作调试程序瓶颈的初始步骤的工具。它汇总了Python 分析器和PyTorch 的autograd 分析器脚本的运行情况。 用命令行运行它 python - m torch . utils... -
PYTHORCH: NN
PYTHORCH: NN PYTHORCH: NN 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/polynomial_nn.html#sphx-glr-beginner-examples-nn-polynomial-nn-py 校对：DrDavidS 一个三阶多项式，通过最小化... -
可选: 数据并行
可选: 数据并行 导入和参数 伪数据集 简单模型 创建模型和 DataParallel 运行模型 结果 2 GPUs 3 GPUs 8 GPUs 总结 可选: 数据并行 译者：@小王子 校对者：@李子文 作者 : Sung Kim 和 Jenny Kang 在这个教程中, 我们将会学习如何在多个GPU上使用 Da... -
PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程
PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程 PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程 译者：@小王子 校对者：@李子文 Author : Soumith Chintala 本教程的目标: 更高层次地理解 PyTorch 的 Tensor (张量) 库以及神经网络. 学会训练一个小的神经网络用来对图像进行分类 本... -
torchvision.datasets
torchvision.datasets MNIST Fashion-MNIST COCO Captions Detection LSUN ImageFolder Imagenet-12 CIFAR STL10 SVHN PhotoTour torchvision.datasets 译者：@那伊抹微笑 、@dawenzi123... -
PyTorch：optim
PyTorch：optim PyTorch：optim 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/polynomial_optim.html#sphx-glr-beginner-examples-nn-polynomial-optim-py 经过训练的三阶多项式，可以通过最... -
nn package
nn package Example 1: ConvNet Forward and Backward Function Hooks Example 2: Recurrent Net nn package 译者：@unknown 校对者：@bringtree 我们重新设计了 nn package, 以便与 autograd 完全集成. ... -
Tensor Attributes
Tensor Attributes torch.dtype torch.device torch.layout 译者署名 Tensor Attributes torch.dtype torch.device torch.layout 每个torch.Tensor 都有torch.dtype , torch.device ,和torch... -
广播语义
广播语义 一般语义 直接语义(In-place 语义) 向后兼容性 译者署名 广播语义 一般语义 直接语义 向后兼容性 许多pytorch 操作都支持NumPy 广播语义 简而言之,如果Pytorch 操作支持广播,则其张量参数可以自动扩展为相同大小（不需要复制数据）。 一般语义 如果pytorch 张量满足以下条件,那么就可... -
PyTorch: 定义新的autograd函数
PyTorch: 定义新的autograd函数 PyTorch: 定义新的autograd函数 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. 在此实现中, 我们...
