摘要：
译者： "lhc741" 作者 ：Jeremy Howard， "fast.ai" 。感谢Rachel Thomas和Francisco Ingham的帮助和支持。 我们推荐使用notebook来运行这个教程，而不是脚本，点击 "这里" 下载notebook(.ipynb)文件。 Pytorch提供 阅读全文
posted @ 2019-03-07 21:24
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译者： "阿远" 每个 对象都有以下几个属性： " " , " " ， 和 " " 。 torch.dtype " " 属性标识了 " " 的数据类型。PyTorch 有八种不同的数据类型： | Data type | dtype | Tensor types | | | | | | 32 bit 阅读全文
posted @ 2019-02-17 18:45
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摘要：
译者： "cvley" " " 是 Python 的 " " ") 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 " " ") 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。 注意 当一个 " " 传递到另一个进程时， " " 的数据是共享的。如果 " 阅读全文
posted @ 2019-02-17 18:43
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"斯坦福 CS229 机器学习中文讲义" "第一部分到第三部分" "第四部分 生成学习算法" "第五部分 支持向量机" "第六部分 学习理论" "第七部分 正则化与模型选择" "感知器和大型边界分类器" "K 均值聚类算法" "混合高斯和期望最大化算法" "第九部分 期望最大化算法" "第十部分 因 阅读全文
posted @ 2019-02-12 11:08
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译者： "hijkzzz" torch.multiprocessing 是一个本地 " " ") 模块的包装. 它注册了自定义的reducers, 并使用共享内存为不同的进程在同一份数据上提供共享的视图. 一旦 tensor/storage 被移动到共享内存 (见 " " ), 将其发送到任何进程不 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:23
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译者： "hijkzzz" 卷积函数 conv1d 对由多个输入平面组成的输入信号进行一维卷积. 有关详细信息和输出形状, 请参见 " " . 注意 在某些情况下, 当使用CUDA后端与CuDNN时, 该操作符可能会选择不确定性算法来提高性能. 如果这不是您希望的, 您可以通过设置 来尝试使操作具有 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:21
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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 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:20
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译者： "hijkzzz" " " 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了八种CPU张量类型和八种GPU张量类型： | Data type | dtype | CPU tensor | GPU tensor | | | | | | | 32 bit floating point | 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:18
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译者： "片刻" " " 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 " " 上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦分配了 tensor，就可以对其进行操作而不管所选择的设备如何，结果将始终与 tensor 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:17
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译者： "yportne13" 作者 : "Nathan Inkawhich" 编辑 : "Teng Li" 在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置，编写和运行 PyTorch 1.0 分布式训练程序。首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:15
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