PyTorch 1.4 教程&文档
入门
使用 PyTorch 进行深度学习:60 分钟的闪电战
什么是PyTorch?
Autograd:自动求导
神经网络
训练分类器
可选:数据并行
编写自定义数据集,数据加载器和转换
使用 TensorBoard 可视化模型,数据和训练
图片
TorchVision 对象检测微调教程
转移学习的计算机视觉教程
空间变压器网络教程
使用 PyTorch 进行神经传递
对抗示例生成
DCGAN 教程
音频
torchaudio 教程
文本
NLP From Scratch: 使用char-RNN对姓氏进行分类
NLP From Scratch: 生成名称与字符级RNN
NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译
使用 TorchText 进行文本分类
使用 TorchText 进行语言翻译
使用 nn.Transformer 和 TorchText 进行序列到序列建模
命名为 Tensor(实验性)
(实验性)PyTorch 中的命名张量简介
强化学习
强化学习(DQN)教程
在生产中部署 PyTorch 模型
通过带有 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
TorchScript 简介
在 C ++中加载 TorchScript 模型
(可选)将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX Runtime 运行
并行和分布式训练
单机模型并行最佳实践
分布式数据并行入门
用 PyTorch 编写分布式应用程序
分布式 RPC 框架入门
(高级)带有 Amazon AWS 的 PyTorch 1.0 分布式训练师
扩展 PyTorch
使用自定义 C ++运算符扩展 TorchScript
使用自定义 C ++类扩展 TorchScript
使用 numpy 和 scipy 创建扩展
自定义 C ++和 CUDA 扩展
模型优化
LSTM Word 语言模型上的(实验)动态量化
(实验性)在 PyTorch 中使用 Eager 模式进行静态量化
(实验性)计算机视觉教程的量化转移学习
(实验)BERT 上的动态量化
修剪教程
PyTorch 用其他语言
使用 PyTorch C ++前端
PyTorch 基础知识
通过示例学习 PyTorch
torch.nn 到底是什么?
文件
笔记
自动求导机制
广播语义
CPU 线程和 TorchScript 推断
CUDA 语义
分布式 Autograd 设计
扩展 PyTorch
经常问的问题
大规模部署的功能
并行处理最佳实践
重现性
远程参考协议
序列化语义
Windows 常见问题
XLA 设备上的 PyTorch
语言绑定
PyTorch C ++ API
PyTorch Java API
Python API
torch
torch.nn
torch功能
torch张量
张量属性
自动差分包-Torch.Autograd
torch.cuda
分布式通讯包-Torch.Distributed
概率分布-torch分布
torch.hub
torch脚本
torch.nn.init
torch.onnx
torch.optim
量化
分布式 RPC 框架
torch随机
torch稀疏
torch存储
torch.utils.bottleneck
torch.utils.checkpoint
torch.utils.cpp_extension
torch.utils.data
torch.utils.dlpack
torch.utils.model_zoo
torch.utils.tensorboard
类型信息
命名张量
命名为 Tensors 操作员范围
糟糕!
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音频参考
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torchtext参考
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PyTorch 治理
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糟糕!
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原文:
https://pytorch.org/docs/stable/
config
.html
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