torchvision包 包含了目前流行的数据集,模型结构和常用的图片转换工具。
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AI君
2年前 (2019-03-28) 134℃
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class torch.utils.data.Dataset
表示Dataset的抽象类。
所有其他数据集都应该进行子类化。所有子类应该override__len__和__getitem__,前者提供了数据集的大小,后者支持整数索引,范围...
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2年前 (2019-03-28) 141℃
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torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None)
在给定URL上加载Torch序列化对象。
如果对象已经存在于 model_dir 中,则将被反序列化并返回。URL的文件名部分应遵循命...
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2年前 (2019-03-28) 155℃
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该包增加了对CUDA张量类型的支持,实现了与CPU张量相同的功能,但使用GPU进行计算。
它是懒惰的初始化,所以你可以随时导入它,并使用is_available()来确定系统是否支持CUDA。
CUDA语义中有关于使用CUDA的更多细节。
...
AI君
2年前 (2019-03-28) 150℃
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torch.utils.ffi.create_extension(name, headers, sources, verbose=True, with_cuda=False, package=False, relative_to='.', ...
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2年前 (2019-03-28) 142℃
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此包中包含从Lua Torch移植来的代码。
为了可以使用现有的模型并且方便当前Lua Torch使用者过渡,我们创建了这个包。 可以在torch.legacy.nn中找到nn代码,并在torch.legacy.optim中找到optim代...
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2年前 (2019-03-28) 158℃
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torch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导,只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对象中即可。
torch.autograd.backward(vari...
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2年前 (2019-03-28) 121℃
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封装了multiprocessing模块。用于在相同数据的不同进程中共享视图。
一旦张量或者存储被移动到共享单元(见share_memory_()),它可以不需要任何其他复制操作的发送到其他的进程中。
这个API与原始模型完全兼容,为了让张...
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2年前 (2019-03-28) 199℃
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torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。
如何使用optimizer
为了使用torch.optim,你需要构建一个optimizer对象。这个...
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2年前 (2019-03-28) 118℃
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Convolution 函数
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)
对几个输入平面组...
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2年前 (2019-03-28) 180℃
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torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity,param=None)
对于给定的非线性函数,返回推荐的增益值。这些值如下所示:
nonlinearity
gain
linear
1
...
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2年前 (2019-03-28) 116℃
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Parameters
class torch.nn.Parameter()
Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter)。
Parameters 是 Variable 的子类。Paramenters和Modu...
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2年前 (2019-03-28) 193℃
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一个torch.Storage是一个单一数据类型的连续一维数组。
每个torch.Tensor都有一个对应的、相同数据类型的存储。
class torch.FloatStorage
byte()
将此存储转为byte类型
char()
将...
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2年前 (2019-03-28) 190℃
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torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。
Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型:
Data tyoe
CPU tensor
GPU tensor
32-bit flo...
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2年前 (2019-03-28) 174℃
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torch
包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。
它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>...
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2年前 (2019-03-28) 445℃
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最佳实践
保存模型的推荐方法
这主要有两种方法序列化和恢复模型。
第一种(推荐)只保存和加载模型参数:
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
然后:
the_model = TheModelCl...
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2年前 (2019-03-28) 114℃
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本篇文章中包含如何扩展 torch.nn, torch.autograd和 使用我们的 C 库编写自定义的C扩展。
扩展 torch.autograd
如果你想要添加一个新的 Operation 到autograd的话,你的Operatio...
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2年前 (2019-03-28) 128℃
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torch.multiprocessing是Pythonmultiprocessing的替代品。它支持完全相同的操作,但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue发送的所有张量将其数据移动到共享内存中,并且只会向其他进程发送...
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2年前 (2019-03-28) 119℃
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本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试。
从后向中排除子图
每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile...
AI君
2年前 (2019-03-28) 94℃
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torch.cuda会记录当前选择的GPU,并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。
但是,一旦张量被分配,您可以直接对其进行操作,而不考虑所选择的设备,结果将始终放在与张...
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2年前 (2019-03-28) 122℃
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