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使用 RPC 的分布式管道并行化
使用 RPC 的分布式管道并行化 基础知识 第 1 步：对 ResNet50 模型进行分片 第 2 步：将 ResNet50 模型片段拼接到一个模块中 步骤 3：定义训练循环 第 4 步：启动 RPC 进程 使用 RPC 的分布式管道并行化 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist... -
九、模型验证
九、模型验证 准确率 创建基线分类模型 创建基线回归模型 交叉验证流水线 带有网格搜索参数调优的交叉验证 交叉验证 自定义表现指标 F1 得分 生成表现的文本报告 嵌套交叉验证 绘制学习曲线 绘制 ROC 曲线 绘制验证曲线 精确率 召回率 将数据分割为训练和测试集 九、模型验证 作者：Chris Albon 译者：飞... -
训练分类器
训练分类器 数据呢？ 训练图像分类器 1.加载并标准化 CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.根据测试数据测试网络 在 GPU 上进行训练 在多个 GPU 上进行训练 我下一步要去哪里？ 训练分类器 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/bl... -
对抗示例生成
对抗示例生成 威胁模型 快速梯度符号攻击 实现 输入 受到攻击的模型 FGSM 攻击 测试函数 运行攻击 结果 准确率与ε 对抗示例样本 接下来要去哪里？ 对抗示例生成 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html 作者： Nathan I... -
自序
自序 自序 2022年11月，OpenAI公司的ChatGPT面世了。出于对新技术的好奇，我在2023年1月进行了试用。2月2日，在北京和一些同行交流“如何提高工作效率”的时候，我和他们谈起了ChatGPT，但那时因为很多人都没有使用过ChatGPT，所以大家对它并没有强烈的感觉。2月6日，当我还在离开北京的高铁上时，就有同事给我打电话，说现在的微信朋... -
分布式数据并行入门
分布式数据并行入门 DataParallel 和DistributedDataParallel 之间的比较 基本用例 带偏差的处理速度 保存和加载检查点 将 DDP 与模型并行性结合起来 分布式数据并行入门 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html ... -
词汇嵌入:编码词汇语义
词汇嵌入:编码词汇语义 Getting Dense Word Embeddings(密集字嵌入) Word Embeddings in Pytorch(Pytorch中的单词嵌入） 例子: N-Gram 语言模型 Exercise: Computing Word Embeddings: Continuous Bag-of-Words(练习: 计算单词嵌... -
PyTorch 中通道在最后的内存格式（beta）
PyTorch 中通道在最后的内存格式（beta） 什么是通道在最后 内存格式 API 性能提升 转换现有模型 要做的工作 PyTorch 中通道在最后的内存格式（beta） 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/memory_format_tutorial.html 作者 ： ... -
使用 TensorBoard 可视化模型，数据和训练
使用 TensorBoard 可视化模型，数据和训练 1. TensorBoard 设置 2. 写入 TensorBoard 3. 使用 TensorBoard 检查模型 4. 在 TensorBoard 中添加“投影仪” 5. 使用 TensorBoard 跟踪模型训练 6. 使用 TensorBoard 评估经过训练的模型 使用 Ten... -
强化学习(DQN）教程
强化学习(DQN）教程 重播记忆 (Replay Memory) DQN 算法 Q-network 获取输入 训练 超参数和函数 训练循环 强化学习(DQN）教程 译者：@Lisanaaa 作者 : Adam Paszke 本教程演示如何使用 PyTorch 对任务 CartPole-v0 训练 Deep Q Learnin...
