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致谢
致谢 文档翻译 致谢 本项目贡献者如下： 文档翻译 贡献者 页面 章节 ycszen 主页 ycszen 说明 自动求导机制 ycszen 说明 CUDA语义 KeithYin 说明 扩展PyTorch ycszen 说明 多进程最佳实践 ycszen 说明 序列化语... -
4.5 读取和存储
4.5 读取和存储 4.5.1 读写Tensor 4.5.2 读写模型 4.5.2.1 state_dict 4.5.2.2 保存和加载模型 1. 保存和加载state_dict(推荐方式) 2. 保存和加载整个模型 小结 4.5 读取和存储 到目前为止，我们介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时... -
Data
Data Dataset Data Have a look at the source to untar_data to see how it works. We’ll use it here to access the 160-pixel version of Imagenette for use in this chapter: In [ ... -
8.1 命令式和符号式混合编程
8.1 命令式和符号式混合编程 8.1.1 混合式编程取两者之长 8.1 命令式和符号式混合编程 本书到目前为止一直都在使用命令式编程，它使用编程语句改变程序状态。考虑下面这段简单的命令式程序。 def add ( a , b ): return a + b def fancy_func ( a , b , ... -
Model
Tabular model Embeddings emb_sz_rule [source] get_emb_sz [source] class TabularModel [source] tabular_config [source] Tabular model A basic model that can be... -
A Generic Optimizer
A Generic Optimizer A Generic Optimizer To build up our accelerated SGD tricks, we’ll need to start with a nice flexible optimizer foundation. No library prior to fastai provid... -
Questionnaire
Questionnaire Further Research Questionnaire How did we get to a single vector of activations in the CNNs used for MNIST in previous chapters? Why isn’t that suitable for Ima... -
模型转换工具 X2Paddle
模型转换工具 X2Paddle 安装 使用 Caffe TensorFlow ONNX 转换结果说明 问题反馈 模型转换工具 X2Paddle X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0；tensorflow 1.x，推荐1.4.0；ONNX 1.6... -
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