Pip 安装 一键脚本安装 手动安装 步骤一：选择您的后端编译器 步骤二：安装Python和python-dev 步骤三：运行Jittor 可选步骤四：启用CUDA 可选步骤五：进行完整测试 Jittor使用Python和C++编写。 它需要用于即时编译的编译器。当前，我们支持三种编译器： CPU 编译器 （需要下列至少一个） g+...

Jittor: 即时编译深度学习框架 大纲 安装 Pip 安装 一键脚本安装 手动安装 步骤一：选择您的后端编译器 步骤二：安装Python和python-dev 步骤三：运行Jittor 可选步骤四：启用CUDA 可选步骤五：进行完整测试 教程 数据类型 数据运算 更多教程 贡献 团队 版权声明 Jittor: 即...

1.数据集准备 2.模型定义 2.1.网络结构 2.2.损失函数 3.模型训练 3.1.参数设定 3.2.模型、优化器声明 3.3.训练与验证 4.结果与测试 4.1.生成结果 4.2.速度对比 5.参考文献 生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分...

要使用jittor训练模型，您需要了解两个主要概念： Var：Jittor的基本数据类型 Operations：Jittor的算子与numpy类似 首先，让我们开始使用Var。Var是jittor的基本数据类型，为了运算更加高效Jittor中的计算过程是异步的。 如果要访问数据，可以使用Var.data 进行同步数据访问。 import jit...

Jittor MNIST 分类教程 MNIST介绍 ： 使用 Jittor 对 MNIST 进行分类 Jittor MNIST 分类教程 完整代码：https://github.com/Jittor/mnistclassification-jittor MNIST介绍 ： MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com...

1. 数据集 1.1 数据准备 1.2 数据加载 2. 模型定义 3. 模型训练 4. 参考 语义分割是计算机视觉的一项重要任务，本教程使用Jittor 框架实现了DeepLabV3+语义分割 模型。 DeepLabV3+论文：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码：https://github...

注意：本教程仍在持续更新中 在本教程中，我们将展示： 如何用C ++和CUDA编写您的算子并对其进行即时编译 运行您的自定义算子如果您想用几行代码来实现一个非常简单的算子，请使用code运算，请参阅help(jt.code) .custom_op用于实现复杂的算子。 custom_op和内置运算的功能完全相同。 import jitto...

示例：模型定义与训练 示例：模型定义与训练 以下示例展示了如何逐步搭建两层神经网络模型，并通过几行Python代码从头开始进行模型训练。 import jittor as jt import numpy as np from jittor import nn , Module , init 以下代码定义...

元算子：通过元算子实现自己的卷积层 元算子：通过元算子实现自己的卷积层 元算子是jittor的关键概念，元算子的层次结构如下所示。 元算子由重索引算子，重索引化简算子和元素级算子组成。重索引算子，重索引化简算子都是一元算子。 重索引算子是其输入和输出之间的一对多映射。重索引简化算子是多对一映射。广播，填补, 切分算子是常见的重新索引算子。 而化简，...

API文档 API文档 API文档，请移步到这里： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/assets/docs/pages.html