调用 pytorch API完成线性回归
Pytorch完成基础的模型目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，....
PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较
深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。在PyTorch中，torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader通常用于加载数据集和生成批处理。但是从版本1.11开始，PyTorch引入了TorchData库，它实现了一种不同的加载数据集的方法。在本文中，我们将比较数据集比较大的情况....
PyTorch Python API详解大全（持续更新ing...）(下）
6. Tensor Views7. torch.autograd自动求导包。可以对任何以标量为值的函数进行求导（神经网络也可以，某个矩阵也可以）7.1 Functional higher level API7.2 Locally disabling gradient computation7.3 Default gradient layouts7.4 In-place operations on....
PyTorch Python API详解大全（持续更新ing...）(上）
0. 常用入参及函数统一解释函数常见入参input：Tensor格式requires_grad：布尔值，aotugrad是否需要记录在该Tensor上的操作size：一般是衡量尺寸的数据，可以是多个数字或collection格式（如list或tuple等）device：Tensor所处的设备（cuda或CPU），可以用torch.device（见5.2部分）或直接使用字符串、数值（torch.d....
pytorch的c++ API为啥没看到释放module，没到内部自己析构？
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