PyTorch深度学习框架API速查与指南
"PyTorch函数API速查表.pdf" PyTorch是一款广泛应用于深度学习领域的开源框架,尤其受到学术界的热烈追捧。它以其灵活、高效和易于使用的特性,成为研究和开发新模型的重要工具。PyTorch的核心在于其动态计算图机制,允许用户在运行时构建和修改计算图,这与某些静态计算图的框架(如TensorFlow)形成了鲜明对比。 自动求导机制是PyTorch中的一个关键功能,它使得训练神经网络变得更加便捷。在PyTorch中,你可以通过设置`requires_grad=True`来跟踪某个张量的操作,以便于之后进行反向传播计算梯度。`volatile`属性用于在某些不参与训练的计算中禁用梯度追踪,以节省内存和提高效率。 张量(`torch.Tensor`)是PyTorch的基础数据结构,它可以在CPU或GPU上操作。张量具有多种属性,例如形状(`shape`)、数据类型(`dtype`)和设备(`device`)。`torch.sparse`模块则提供了稀疏张量的支持,这对于处理大规模稀疏数据非常有用。 CUDA语义使得PyTorch能够利用NVIDIA的CUDA技术在GPU上加速计算。`torch.cuda`模块提供了在GPU上创建和操作张量的方法。 扩展PyTorch可以通过自定义模块和操作符来实现,这通常涉及到编写C++扩展或使用`torch.utils.cpp_extension`。此外,`torch.nn`模块包含了大量预定义的神经网络层和损失函数,`torch.nn.functional`则提供了更多函数式接口的运算。 优化是深度学习中的重要一环,PyTorch的`torch.optim`包包含了各种优化器,如SGD、Adam、RMSprop等,用于更新网络权重。`torch.nn.init`提供了一些初始化权重的函数,这对于网络的性能至关重要。 在多进程编程方面,PyTorch的`torch.multiprocessing`包支持数据并行训练,而`torch.distributed`则提供了分布式训练的接口,可以在多台机器上协同训练大型模型。 序列化语义允许用户保存和加载模型,这对于模型的持久化和继续训练非常有用。`torch.utils.data`模块则提供了数据加载和预处理的工具,如DataLoader,便于批量处理大规模数据集。 `torchvision`是PyTorch的一个扩展库,包含了常见的数据集(如CIFAR10、ImageNet)、预训练模型和图像处理变换,对于计算机视觉任务非常实用。 PyTorch的API速查表涵盖了从基础操作到高级特性的全方位指南,是开发者日常工作中不可或缺的参考资料。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,这份文档都能帮助你更有效地理解和使用PyTorch。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/12302207/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/12302207/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/12302207/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/12302207/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/12302207/bg14.jpg)
剩余293页未读,继续阅读
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/194d1fadbff74eadbf7ec90925a6beb8_qq_35485658.jpg!1)
- 粉丝: 0
- 资源: 13
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)