【文件属性】：
文件名称：how-to-read-pytorch:通过五个colab笔记本快速，直观，原则性地介绍pytorch代码
文件大小：575KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 20:38:33
tutorial pytorch JupyterNotebook
大卫关于如何阅读火炬的技巧
这五个python笔记本是对pytorch核心习语的插图说明。单击下面的命令在Colab上运行它们。
：用于在CPU或GPU上处理n维数字数组的表示法。
：如何获得关于任何张量输入的任何标量的导数。
：使用自动渐变梯度更新张量参数以减少任何计算目标的方法。
：pytorch如何表示神经网络以方便组合，训练和保存。
：用于大型数据流的高效多线程预取。
Pytorch是一个数值库，可以非常方便地在GPU硬件上训练深度网络。它引入了一个新的编程词汇表，它比常规的数值python代码还多了一些步骤。尽管pytorch代码看起来简单而具体，但是发生的许多细微变化是不可见的，因此在使用pytorch代码时，它有助于彻底理解运行时模型。
例如，考虑以下代码：
torch.nn.cross_entropy(model(images.cuda()), labels
【文件预览】：
how-to-read-pytorch-master
----.gitignore(151B)
----README.md(4KB)
----notebooks()
--------3-Pytorch-Optimizers.ipynb(9KB)
--------setup_notebooks.sh(452B)
--------ipynb_drop_output.py(3KB)
--------5-Pytorch-Dataloader.ipynb(16KB)
--------6-Pytorch-Alexnet-Example.ipynb(15KB)
--------how-to-read-pytorch.png(551KB)
--------4-Pytorch-Modules.ipynb(24KB)
--------1-Pytorch-Introduction.ipynb(25KB)
--------2-Pytorch-Autograd.ipynb(9KB)
----.gitattributes(27B)