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  • 8.4 多GPU计算

    8.4 多GPU计算 8.4.1 多GPU计算 8.4.2 多GPU模型的保存与加载 8.4 多GPU计算 注:相对于本章的前面几节,我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况:多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节,但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。 需要注意的是,这里我们谈论的是单主机多GPU...
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  • DL on a Shoestring

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  • Core

    PyTorch Core Layers Loss Functions
  • 说明

    3700 2018-05-20 《PyTorch中文文档》
    自动求导机制 CUDA语义 扩展PyTorch 多进程最佳实践 序列化语义
  • KFServing

    KFServing Beta Install with Kubeflow Examples Deploy models with out-of-the-box model servers Deploy models with custom model servers Deploy models on GPU Autoscaling and Rol...
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    MNNConvert 编译模型转换工具(gcc>=4.9) 模型转换的使用 tensorflow/ONNX/tflite caffe MNN 查看版本号 MNNDump2Json Pytorch 模型转换 MNNConvert 编译模型转换工具(gcc>=4.9) 首先需要安装protobuf(3.0以上) # MacOS ...
  • 19 A fastai Learner from Scratch

    651 2021-03-31 《The fastai book》
    A fastai Learner from Scratch In [ ]: #hide ! pip install - Uqq fastbook import fastbook fastbook . setup_book () In [ ]: #hide from fastbook import * A ...
  • 3.3 线性回归的简洁实现

    3.3 线性回归的简洁实现 3.3.1 生成数据集 3.3.2 读取数据 3.3.3 定义模型 3.3.4 初始化模型参数 3.3.5 定义损失函数 3.3.6 定义优化算法 3.3.7 训练模型 小结 3.3 线性回归的简洁实现 随着深度学习框架的发展,开发深度学习应用变得越来越便利。实践中,我们通常可以用比上一节更简洁的代码来实现...