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摘要： 译者：BXuan694 torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True) 由给定URL加载Torch序列化对象。 如果该对象已经存在于model_dir中，将被反序列化并返回。U 阅读全文

摘要： 译者：cvley torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。 阅读全文

摘要： Tesra 超算网络是由 SAIC 基金会发起的，专为人工智能产业提供底层技术及 AI 资源共享服务的分布式"超算中心"。Tesra 超算网络基于 GPU 并行计算技术，通过整合全球分散的 GPU 算力资源，在建设人工智能基础设施的同时，为全球 AI 开发者提供共享算力、分布式数据存储、AI 应用开 阅读全文

摘要： 译者：ZHHAYO 作者: Nathan Inkawhich 在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将为微调任意的PyTorch模型建立一个直觉。 由 阅读全文

摘要： 译者：bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度学习构建模块：仿射映射, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。 仿射映 阅读全文

摘要： 译者：阿远 每个 torch.Tensor 对象都有以下几个属性： torch.dtype, torch.device， 和 torch.layout。 torch.dtype class torch.dtype torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。PyTorch 阅读全文

摘要： 其实一个 Git 远程仓库除了限制单文件大小和仓库大小之外，还有一个单次推送的大小。比如 Github 它的单次推送大小大约是 5GB，如果超出就会报这个错误。 一些历史久远的仓库，虽然单文件大小和仓库大小没有超出限制，但是如果你一次性pull再push，就会超出这个限制。 解决办法很简单，就是按照 阅读全文

摘要： 译者：hijkzzz 警告 这个API目前还处于试验阶段，可能在不久的将来会发生变化。 Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量，这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。 稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大 阅读全文

摘要： 译者: belonHan torch.utils.cpp_extension.CppExtension(name, sources, *args, **kwargs) 创建一个C++的setuptools.Extension。 便捷地创建一个setuptools.Extension具有最小（但通常是 阅读全文

摘要： 译者：冯宝宝 可以通过torch.finfo 或 torch.iinfo访问torch.dtype的数字属性。 torch.finfo class torch.finfo torch.finfo 是一个用来表示浮点torch.dtype的数字属性的对象（即torch.float32，torch.fl 阅读全文