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pytorch中文文档-API查询与使用.pdf

发布时间：2022-06-06 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：15.96M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    I PyTorch 中文
    torch
    Tensors
    创建操作
    索引,切片,连接,换位
    随机抽样
    序列化
    并行化
    数学操作
    按点操作
    累积操作
    其它操作
    BLAS/LAPACK操作
    Tensor
    Storage
    nn
    Containers（容器）
    ParameterList
    卷积层
    池化层
    规范化层(Normalization layers)
    循环层
    线性层
    Dropout层
    稀疏层
    损失函数
    Vision layers
    optim
    如何使用optimizer
    构建
    为每个参数单独设置选项
    进行单次优化
    算法
    Multi-GPU层
    utils
    functional
    Pooling 函数
    Vision functions
    autograd
    Variable
    init
    multiprocessing
    Strategy management
    Sharing CUDA tensors
    Sharing strategies
    File descriptor-file_descripor
    File system -file_system
    ffi
    utils.data
    utils.model_zoo
    torchvision
    datasets
    MNIST
    COCO
    ImageFolder
    CIFAR
    STL10
    models
    transform
    对Tensor进行变换
    Conversion Transforms
    通用变换
    utils
    torch.utils.tensorboard
    PyTorch机制
    自动求导机制
    requires_grad
    CUDA语义
    最佳实践
    扩展PyTorch
    扩展 torch.autograd
    扩展 torch.nn
    编写自定义C扩展
    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
    序列化语义
    保存模型的推荐方法
    使用PyTorch实现简单的线性回归
    训练神经网络识别手写体数字
    PyTorch基础
    PyTorch自动求导机制
    模型保存
    图像部分
    Torchvision0.3.0目标检测finetune
    空间变换网络
    对抗样本生成
    转换PyTorch模型为ONNX
    文本
    聊天机器人
    载入和裁剪数据
    RNN分类名字属于的区域
    使用字符级别的RNN生成名字
    NLP基础
    序列到序列网络和注意力翻译
    并行
    数据并行
    产品使用
    模型并行的最佳实践
    开始分布式数据并行
    使用PyTorch写一个分布式的应用
    PyTorch 中文文档 深度学习实践 刘帅（整理）
    https://gitee.com/bleedingfight 这本书是关于学习 PyTorch 的使用和相关的 API、包的常见信息。资料均来自网络，为此本 书仅仅作为我的个人学习笔记，可以分享传播，主要内容来自PyTorch 中文。 First release, January 2019
    Part I PyTorch 中文
    本书主要分为两部分： • PyTorch 中文部分：这部分介绍了 PyTorch 常用的 API，主要包括如下模块： – torch：torch 常用 API。 – torchvision：torchvision 常用 API • PyTorch 使用示例：主要介绍 PyTorch 使用相关。
    Contents I PyTorch 中文 3 torch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 11 12 19 27 31 32 32 1 1.1 Tensors 1.2 创建操作 1.3 索引, 切片, 连接, 换位 1.4 随机抽样 1.5 序列化 1.6 并行化 1.7.1 按点操作 ........................................................ 32 1.7 数学操作 1.8 累积操作 1.9 其它操作 1.10 BLAS/LAPACK 操作 1.11 Tensor 1.12 Storage 59 82 89 103 119
    nn 1.13 1.13.1 Containers（容器） ............................................... 121 1.13.2 ParameterList.................................................... 128 1.13.3 卷积层......................................................... 129 1.13.4 池化层......................................................... 137 121 1.14 规范化层 (Normalization layers) 1.15 循环层 1.16 线性层 1.17 Dropout 层 1.18 稀疏层 1.19 损失函数 157 160 166 167 169 171 1.21 optim 179 181 1.20 Vision layers 1.22 Multi-GPU 层 1.21.1 如何使用optimizer................................................ 181 1.21.2 构建 .......................................................... 181 1.21.3 为每个参数单独设置选项 ........................................... 182 1.21.4 进行单次优化.................................................... 182 1.21.5 算法 .......................................................... 183 1.22.1 utils........................................................... 189 1.22.2 functional....................................................... 192 1.22.3 Pooling 函数..................................................... 194 1.22.4 Visionfunctions .................................................. 201 1.23.1 Variable........................................................ 202 1.23.2 init ........................................................... 207 1.24.1 Strategymanagement .............................................. 211 1.24.2 SharingCUDAtensors .............................................. 211 1.24.3 Sharingstrategies ................................................. 212 1.24.4 Filedescriptor-ile_descripor ......................................... 212 1.24.5 Filesystem-ile_system ............................................. 212 1.24.6 fi ............................................................ 212 1.24 multiprocessing autograd 1.23 189 202 211
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