【Deep Learning with PyTorch 中文手册】（九）Size，Offset，Strides / 开普饭

总之,两者都是用来重塑tensor的shape的.view只适合对满足连续性条件(contiguous)的tensor进行操作,而reshape同时还可以对不满足连续性条件的tensor进行操作,具有 ...

相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样. 我的理解是: 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其 ...

作者:William Falcon,来源:AI公园导读一些小细节,确实可以提升速度. 在过去的10个月里,在PyTorch Lightning工作期间,团队和我已经接触过许多结构PyTorch代码 ...

第一时间获取价值内容来自:机器之心训练大模型时,如何优雅地减少 GPU 内存消耗?你不妨试试这个 TorchShard 库,兼具模型并行与数据并行等特点,还具有与 PyTorch 相同的 API ...

1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch. ...

11分钟阅读 > Image Source: Author Python被确定为数据科学和机器学习的进入语言,部分感谢开源ML库Pytorch. Pytorch的功能强大的深度神经网络建筑工具和 ...

Tensors and storages 在本节中,我们将开始探讨张量存储的内部实现.张量的值被分配在连续的内存块中,由torch.Storage管理.一块存储指的是存储数据的一维数组,例如包含给定类 ...

Tensor fundamentals 读者已经了解张量是PyTorch中的基本数据结构.所谓的张量就是数组,即一种存储数字集合的数据结构,这些数字可通过单个或多个索引访问.请读者观察一下list中的 ...

It starts with a tensor 深度学习支持许多应用程序,这些应用程序总是包括以某种形式(如图像或文本)获取数据,并以另一种形式(如标签.数字或更多文本)生成数据.从这个角度来看,深度 ...

Hardware for deep learning 使用预训练网络预测新的数据对于任何新款笔记本电脑或私人计算机来说都是力所能及的事情.即使是对一个预训练网络的一小部分进行再训练,以使其拟合到一个新 ...

The deep learning competitive landscape 2017年1月PyTorch 0.1问世,这一事件可能标志着诸如像深度学习库.封装器和数据转换格式等从寒武纪爆炸式的扩增 ...

Immediate versus Deferred Execution 深度学习库的关键区别在于是即时执行(Immediate Execution)还是延迟执行(Deferred Execution) ...

What is PyTorch PyTorch是一个Python库,可以帮助我们构建深度学习项目.它强调灵活性并允许我们使用熟悉的Python格式来表达深度学习模型.PyTorch的易用性使得其很早便 ...

日前,PyTorch官方在Twitter发布了一条消息,官方权威的PyTorch教程书问世,并免费提供给社区. 目前该教程的纸质书还没有正式出版,为了满足大家强烈的学习欲望,PyTorch官方提供了免 ...

对于很多初学者来说,学习一门技术非常头疼的一件事,就是面对英文资料和手册. 不但初学者,对于有一定工作经验的工程师来说,想要深入理解技术,遇到英文资料和手册同样头疼. 最近,实时操作系统ThreadX ...

【Deep Learning with PyTorch 中文手册】（九）Size，Offset，Strides