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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

摘要： 7.13 向量化字符串操作 原文：Vectorized String Operations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方 阅读全文

摘要： 译者：片刻 作者: Sasank Chilamkurthy 在本教程中，您将学习如何使用迁移学习来训练您的网络。您可以在 cs231n 笔记 上阅读更多关于迁移学习的信息 引用这些笔记： 在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。相反，通常在非常 阅读全文

摘要： 译者：BXuan694 torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 把图片排列成网格形状。 参数： tensor（ 阅读全文