PyTorch中的动态计算图与静态计算图
引言 PyTorch是一个广泛应用于深度学习领域的开源框架，其强大的功能和灵活性吸引了大量的研究者和工程师。在PyTorch中，计算图是一个核心概念，它描述了模型计算过程中的依赖关系。根据计算图在构建和执行时的不同特性，我们可以将其分为动态计算图和静态计算图。本文将详细介绍PyTorch中的动态计算...
对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoD...
Hinton等谈深度学习十年；PyTorch落地Linux基金会的影响；机器学习界的“GitHub”｜AI系统前沿动态
重磅！PyTorch落地Linux基金会扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金会已新鲜成立，并归入Linux基金会旗下，管理委员会成员，包括Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和英伟达。Meta表示，PyTorch成功背后的驱动力，是开源社区充满活力的持续增长。成立基金会将确保社区成员以透明和公开的...
pytorch 动态调整学习率
订阅专栏背景深度炼丹如同炖排骨一般，需要先大火全局加热，紧接着中火炖出营养，最后转小火收汁。本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法，框架基于 pytorch1. 自定义根据 epoch 改变学习率。这种方法在开源代码中常见，此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust...
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