官方手册Learning PyTorch with Examples的翻译

最新推荐文章于 2025-05-21 12:30:26 发布
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分类专栏： Pytorch学习 文章标签： pytorch官网学习手册翻译 Tensor Autograd nn module
本教程通过实例介绍PyTorch的基础知识，包括张量操作、自动梯度计算、神经网络构建及优化等内容。适合初学者快速上手。

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官方手册Learning PyTorch with Examples的翻译
官方文档Learning PyTorch with Examples链接
包含以下内容：

１．Tensors（张量）
    Warm-up：numpy
    PyTorch：Tensors
２．Autograd（自动梯度）
    PyTorch：Variables and autograd (变量和自动梯度)
    PyTorch : Defining new autograd functions（定义新的自动梯度函数）
    TensorFlow: Static Graphs （静态图）
３．nn module
    PyTorch: nn
    PyTorch: optim
    PyTorch: Custom nn Modules （定制nn模块）
    PyTorch: Control Flow + Weight Sharing （控制流+权重分享）
【RL】Pytorch简洁教程 | 坑点总结
发现问题，并解决问题，批判性思维
06-13 7587
训练一个神经网络通畅需要以下步骤： - 定义一个神经网络，通常有一些可以训练的参数 - 迭代一个数据集（Dataset） - 处理网络的输入 - 计算损失（会调用Module对象的`forward()`方法） - 计算损失函数对参数的梯度 - 更新参数，通常使用如下的梯度下降方法来更新：`weight=weight-learning_rate × gradien`。
【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型
gongdiwudu的专栏
02-07 3383
使用预训练模型有显着的好处。它可以降低计算成本和碳足迹，并允许您使用最先进的模型，而无需从头开始训练。 🤗 Transformers 提供了针对各种任务的数千个预训练模型的访问权限。当您使用预训练模型时，您可以在特定于您的任务的数据集上对其进行训练。这被称为微调，是一种非常强大的训练技术。
Python-pytorch中文手册
08-11
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。 它主要由Facebook的人工智能研究小组开发。Uber的"Pyro"也是使用的这个库。
PyTorch的官方手册
zhous_的博客
04-10 1210
PyTorch的分布式训练：https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html。PyTorch的可视化工具：https://pytorch.org/docs/stable/tensorboard.html。PyTorch的API文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html。PyTorch的ONNX导出：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html。
【PyTorch】使用手册
十一城
10-26 1278
1.9.1
PyTorch入门手册
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03-29 1685
这个包本身并不包含数据集文件本身，其工作方式是先从网络上把数据集下载到用户指定目录，然后用它的加载器加载到内存中。在训练过程中可能不能一次性将所有数据全部加载到内存中，也不能只用一个进程去加载，所以就需要多进程、迭代加载，而Dataloader就是基于这些被设计出来，Dataloader。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并且对数据进行相应的预处理与数据增强操作。的值生成一个batch的数据，节省内存的同时还可实现多进程、数据打乱等处理。embedding_dim 嵌入向量大小)
[Pytorch框架] PyTorch 中文手册
yegeli的博客
08-04 2281
PyTorch 中文手册（pytorch handbook） 书籍介绍 这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。 由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。 深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。 版本说明 由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。 2020.1.16 PyTorch已经发布1.
Pytorch启程篇
ROM的博客
07-26 538
说白了我就是蹭蹭热度！！！ PyTorch Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能。 目录 说白了我就是蹭蹭热度！！！ PyTorch 目录 官方资料传送门 五花八门的中文社区 入门资料收集 官方资料传送门 官方手册 中文版参考手册 官方例程 五花八门的中文社区 PyTorch 中文社区 - ApacheCN PyTorch Tu...
AIGC 写作在 AIGC 领域的品牌塑造作用
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AI天才研究院
05-21 606
随着生成式AI技术（如GPT-4、MidJourney）的普及，AIGC领域呈现爆发式增长，2023年全球市场规模已达450亿美元，年复合增长率超过60%（数据来源：MarketsandMarkets）。但技术同质化导致的品牌辨识度缺失，成为企业突围的核心挑战。本文聚焦AIGC写作技术（文本生成、内容优化、多语言适配）在品牌塑造中的底层逻辑，通过技术解析与实战案例，构建“技术-内容-品牌”的价值转化模型，帮助企业实现从技术提供商到品牌服务商的升级。
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最新的pytorch的API手册 方便你快速进入深度学习领域，享受pytorch动态图和简洁编程的乐趣！
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用例子学习PyTorch（Learning PyTorch with Examples 翻译）（目录与链接）
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例子来源于官网60分钟教程中网络搭建部分：import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__
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深度学习框架是用于设计、训练和部署深度学习模型的软件工具包。这些框架提供了一系列预定义的组件，如神经网络层（卷积层、全连接层等）、损失函数、优化器以及数据处理工具，使得开发者可以更加高效地构建复杂的机器学习模型。此外，它们还通常包含自动微分功能，这极大地简化了梯度计算过程，这是训练神经网络时反向传播算法的核心部分。一些流行的深度学习框架包括：TensorFlow - 由Google开发，支持多种语言接口，如Python、C++等，并且拥有一个活跃的社区和丰富的资源库。
[Pytorch学习]Learning pytorch with examples
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LEARNING PYTORCH WITH EXAMPLES
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《Pytorch 中文手册》 2.1 PyTorch 基础 : 神经网络包nn和优化器optm
Wolf_xujie的博客
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PyTorch 基础 : 神经网络包nn和优化器optm torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于 Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。 这里我们主要介绍几个一些常用的类 约定：torch.nn 我们为了方便使用，会为他设置别名为nn，本章除nn以外还有其他的命名约定 # 首先要引入相关的包 import torch # 引入torch.nn并指定别名 import torch.nn as nn 除了nn别名以外，我们还引用了nn.functional，这个包中包含了神经网
《Deep Learning with PyTorch》2018年新书精讲
《Deep Learning with PyTorch》是由Vishnu Subramanian所著的一本关于深度学习实践的书籍，于2018年出版。本书深入浅出地介绍了如何使用PyTorch框架构建神经网络模型，对于那些希望掌握深度学习技术并应用于实际...
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