PyTorch中的新功能概览

孙者行

于 2023-09-21 16:17:44 发布

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文章标签： pytorch 人工智能 python 机器学习-深度学习

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本文概述了PyTorch的最新特性，包括TorchScript实现模型部署和推理，1.6版本引入的自动混合精度训练以加速并节省显存，Captum库用于模型解释性，以及TorchElastic支持的分布式训练。通过示例代码，读者可了解如何应用这些特性提升机器学习项目效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的功能和工具，帮助研究人员和开发人员构建和训练神经网络模型。近期，PyTorch引入了一些新的功能和改进，进一步提升了其在机器学习领域的便利性和灵活性。本文将介绍PyTorch中的一些新功能，并提供相应的源代码示例。

模型部署和推理
PyTorch 1.0版本引入了TorchScript，它允许将PyTorch模型转换为一种中间表示形式，以便在Python之外的环境中进行部署和推理。这种转换可以提高模型的性能和效率。以下是一个使用TorchScript导出和加载模型的示例：
```
import torch
import torchvision

# 定义并训练模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=
```

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