3.7 softmax回归的简洁实现 3.7.1 获取和读取数据 3.7.2 定义和初始化模型 3.7.3 softmax和交叉熵损失函数 3.7.4 定义优化算法 3.7.5 训练模型 小结 3.7 softmax回归的简洁实现 我们在3.3节（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pyt...

广播语义 一般语义 直接语义(In-place语义) 向后兼容性 译者署名 广播语义 一般语义 直接语义 向后兼容性 许多pytorch 操作都支持NumPy广播语义 简而言之,如果Pytorch 操作支持广播,则其张量参数可以自动扩展为相同大小(不需要复制数据）。 一般语义 如果pytorch 张量满足以下条件,那么就可...

Executor in Action Fastai Pytorch Lightning Paddle Tensorflow MindSpore Scikit-learn PyTorch ONNX Executor in Action Fastai This Executor uses the ResNet18 network fo...

Blog Posts The Kubeflow blog Orchestrating ML pipelines at scale with Kubeflow Pipelines Using Kubeflow to train and serve a PyTorch model in Google Cloud Platform Getting start...

Windows FAQ 从源码中构建 包含可选组件 为Windows构建加速CUDA 脚本一键安装 扩展 CFEI扩展 C++扩展 安装 在Win32 找不到安装包 导入错误 使用(并行处理） 无if语句保护的多进程处理错误 多进程处理错误“坏道” 多进程处理错误“驱动程序关闭” CUDA IPC操作 Windows F...

torch.onnx 示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型 局限 支持的运算符 功能函数 torch.onnx 译者：guobaoyo 示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型 这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导...

A Neural Net from the Foundations In [ ]: #hide ! pip install - Uqq fastbook import fastbook fastbook . setup_book () [[chapter_foundations]] A Neural Net from th...

自定义 C++ 与 CUDA 拓展 动机与例子 编写一个 C++ 拓展 使用setuptools 进行构建 编写 C++ 操作 前向传播 反向传播 与Python绑定 使用你的拓展 性能比较 在GPU设备上的性能 JIT 编译扩展 编写一个 C++/CUDA 混合的拓展 将 C++/CUDA 操作与 PyTorch 集成 性能比较 ...

Reference Overview TFJob PyTorchJob MPIJob Notebook Reference Overview Reference documentation for Kubeflow APIs and services. TFJob TFJob is a Kubernetes custom resourc...

3.10 多层感知机的简洁实现 3.10.1 定义模型 3.10.2 读取数据并训练模型 小结 3.10 多层感知机的简洁实现 下面我们使用PyTorch来实现上一节中的多层感知机。首先导入所需的包或模块。 import torch from torch import nn from torch . nn import ...