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文章 2023-03-21 来自：开发者社区

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络

为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )，这是一个经常被用于研究模式....

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
文章 2023-01-11 来自：开发者社区

Pytorch 保存和提取训练好的神经网络

在pytorch中，保存神经网络用方法：torch.save(net, 'net.pkl')提取神经网络用方法：torch.load('net.pkl')保存神经网络有两种方式：1、保存整个网络torch.save(net, 'net.pkl')这种方法能最大程度的保留网络的所有信息，缺点是读取网络时速度稍慢2、保存网络的状态信息torch.save(net.state_dict(), 'net....

Pytorch 保存和提取训练好的神经网络
文章 2022-04-24 来自：开发者社区

【PyTorch基础教程25】用Pytorch训练快速神经网络的9个技巧

事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或GASP（一般活动仿真语言） 训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可以....

文章 2019-08-29 来自：开发者社区

送你9个快速使用Pytorch训练解决神经网络的技巧（附代码）

来源：读芯术 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文为大家介绍9个使用Pytorch训练解决神经网络的技巧 图片来源：unsplash.com/@dulgier 事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或GASP（一般活动仿真语言）训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除...

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