简明Pytorch教程

最新推荐文章于 2026-01-08 20:56:26 发布
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#pytorch #python #人工智能 #机器学习 #深度学习

既是学习也是制作的Pytorch教程。

未完待续...

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pytorch基础教程1，关于tensor的基础操作
pytorch多GPU训练简明教程
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首先打乱数据顺序，然后用 11/2 =6（向上取整），然后6乘以GPU个数2 = 12，因为只有11个数据，所以再把第一个数据（索引为6的数据）补到末尾，现在就有12个数据可以均匀分到每块GPU。BatchSampler原理: DistributedSmpler将数据分配到两个GPU上，以第一个GPU为例，分到的数据是6，9，10，1，8，7，假设batch_size=2，就按顺序把数据两两一组，在训练时，每次获取一个batch的数据，就从组织好的一个个batch中取到。每个进程都有一个唯一的 rank。
PyTorch 教程
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这篇 PyTorch 教程简明介绍了深度学习框架的核心功能。内容涵盖：1）张量基础操作与自动求导；2）使用nn.Module构建神经网络；3）完整的训练流程实现；4）数据加载与模型保存方法。教程提供了可运行的代码示例，包括张量运算、模型定义、训练循环和GPU加速等实用技巧，适合快速入门或复习核心概念。文中还推荐了官方资源和进阶方向，为后续学习提供指引。
Windows 安装 pytorch 简明教程
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安装pytorch的简明教程，一看就会~
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日月光华老师-PyTorch深度学习简明教程课件csv+代码
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现在cmd中查看一下cuda的最高版本，我的是最高12.8，所以下载的是cuda12.6。3）打开miniforge prompt,新建环境(name 换成自己环境名字)anaconda收费，专用miniforge。5) 安装jupyter notebook。1）下载miniforge,并安装。2）查看电脑cuda版本，并安装。然后把命令复制进去运行即可。6）更换kernel。
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为PyTorch设计学习路径，需要结合系统性的知识和充分的动手实践。在PyTorch中应用MNIST数据集是深度学习入门的经典实践。
Pytorch深入浅出（十三）之模型微调
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基于 Golang+PyTorch 的 AI 推理镜像 Dockerfile 模板
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多阶段构建：分离Golang编译、Python环境构建、运行阶段，最大化利用缓存并减小镜像体积；双环境适配：同时支持GPU/CPU部署，通过更换基础镜像即可切换；生产级规范：包含非root运行、健康检查、环境变量解耦，符合云原生运维标准；语言协同：Golang负责高性能API，Python/PyTorch负责推理，兼顾并发性能和AI生态完整性。
深度学习框架：PyTorch与MXNet性能解析与实战对比
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本文对比分析了PyTorch和MXNet两大深度学习框架的性能特点与应用场景。PyTorch以动态计算图和易用性著称，适合研究阶段的快速原型开发；MXNet凭借静态计算图和跨平台能力，在工业级推理任务中表现优异。通过环境搭建、模型构建和训练测试的实战对比，展示了二者在API设计、训练流程和性能表现上的差异。建议根据项目需求选择框架：PyTorch更适合科研探索，MXNet更适用于生产部署。文末推荐《动手学深度学习》作为入门教材。
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Windows系统下简明Python教程
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