-
常见问题
常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 我的 GPU 内存没有正确释放 我的多个数据加载器返回相同的随机数 我的回归网络不能使用数据并行 译者署名 常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 如错误消息所示，您的GPU 上... -
简述PHP的垃圾回收机制
一、概念 垃圾回收机制是一种动态存储分配的方案。它会自动释放程序不再需要的已分配的内存块。垃圾回收机制可以让程序员不必过分关心程序内存分配，从而将更多的精力投入到业务逻辑。在现在的流行各种语言当中，垃圾回收机制是新一代语言所共有的特征，如Python、PHP、C#、Ruby等都使用了垃圾回收机制。二、PHP垃圾回收机制 1、在PHP5.3版本之前,使用的垃... -
分布式通讯包 - torch.distributed
分布式通讯包 - torch.distributed 基本 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=’env://‘, kwargs) torch.distributed.get_rank() torch.distributed.get_world_size() TC... -
十六、朴素贝叶斯
十六、朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯 校准预测概率 高斯朴素贝叶斯分类器 多项式逻辑回归 多项式朴素贝叶斯分类器 从零编写朴素贝叶斯分类器 十六、朴素贝叶斯 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 伯努利朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯分类器假设我们的所有特征都是二元的，它们仅有两个值（例... -
在 Python shell 中使用 Matplotlib
在 Python shell 中使用 Matplotlib 使用 IPython 解决 其它 Python 解释器 控制交互式更新 在 Python shell 中使用 Matplotlib 原文：Using matplotlib in a python shell 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 警告 该页面的... -
多进程最佳实践
多进程最佳实践 共享CUDA张量 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 多进程最佳实践 torch.multiprocessing 是Pythonmultiprocessing 的替代品。它支持完全相同的操作，但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue ... -
Multiprocessing 包 - torch.multiprocessing
Multiprocessing 包 - torch.multiprocessing 战略管理 共享 CUDA 张量 共享策略 文件描述符 -file_descripor 文件系统 -file_system 译者署名 Multiprocessing 包 - torch.multiprocessing 战略管理 共享 CUDA 张量 共... -
Automatic differentiation package - torch.autograd
Automatic differentiation package - torch.autograd torch.autograd.backward(variables, grad_variables, retain_variables=False) Variable API 兼容性 In-place operations on Variables ... -
扩展 PyTorch
扩展 PyTorch 扩展 torch.autograd 扩展 torch.nn 增加一个Module 。 编写自定义的 C 扩展 译者署名 扩展 PyTorch 扩展 torch.autograd 扩展 torch.nn 增加 Module 编写自定义 C 扩展 本篇文章中包含如何扩展torch.nn ，torch.auto... -
多进程最佳实践
多进程最佳实践 一、CUDA 张量的共享 1、避免和防止死锁 2、重用通过队列发送的缓冲区 3、异步多进程训练（如： Hogwild） 4、Hogwild 译者署名 多进程最佳实践 CUDA 张量的共享 最佳实践和技巧 避免和防止死锁 重用通过队列发送的缓冲区 异步多进程训练 hogwild torch.multipro...
