PyTorch 口袋参考手册

索引

符号

• * 运算符，数学中的张量运算
• + 运算符，CPU 简单示例
• 16 位浮点数据类型，数据类型
• 16 位整数数据类型，数据类型
• 二维卷积转置层、模型设计
• 32 位浮点数据类型，数据类型
• 32 位整数数据类型，数据类型
• 64 位浮点数据类型，数据类型
• 64 位整数数据类型，数据类型
• 8 位整数数据类型，数据类型

A

• 加速和优化
  • 关于，PyTorch 加速和优化
  • 数据并行处理，多 GPU（单机）上的 PyTorch--使用 DDP 的多进程方法（首选），数据并行处理与模型并行处理相结合--数据并行处理与模型并行处理 相结合
  • 分布式培训，分布式培训（多台机器）
  • 超参数调谐,超参数调谐-超参数调谐
  • 模型优化，模型优化--自定义剪枝方法
  • 模型并行处理、模型并行处理--组合数据并行处理和模型并行处理
  • 多 GPU，多 GPU（单机）上的 PyTorch-数据并行处理与模型并行处理的组合
  • 修剪, 修剪-定制修剪方法
  • 量化、量化- 量化
  • TPU、TPU 上的 PyTorch-PyTorch on aTPU
• 激活函数，PyTorch NN 模块 (torch.nn)
• 激活
  • 关于，PyTorch NN 模块 (torch.nn)
  • 自定义、自定义图层和激活
  • 自定义激活示例（复杂 ReLU）,自定义激活示例（复杂 ReLU）
• Adadelta() 算法、优化器算法
• Adagrad() 算法、优化器算法
• 亚当()算法、优化算法、训练和验证
• Adamax()算法、优化器算法
• AdamW()算法、优化器算法
• add_audio() 方法，TensorBoard API
• add_custom_scalars() 方法，TensorBoard API
• add_embedding() 方法，TensorBoard API
• add_figure() 方法，TensorBoard API
• add_graph() 方法,使用 GRAPHS 的模型架构,TensorBoard API
• add_histogram() 方法，TensorBoard API
• add_hparams() 方法,The TensorBoard API
• add_image() 方法,使用 IMAGES、TEXT 和 PROJECTOR 的数据,The TensorBoard API
• add_images() 方法，TensorBoard API
• add_mesh() 方法，TensorBoard API
• add_projection() 方法，使用 IMAGES、TEXT 和 PROJECTOR 的数据
• add_pr_curve() 方法，TensorBoard API
• add_scalar()方法,TensorBoard for Visualization,TensorBoard API
• add_scalars() 方法，TensorBoard API
• add_text() 方法,使用 IMAGES、TEXT 和 PROJECTOR 的数据,The TensorBoard API
• add_video() 方法，TensorBoard API
• adjust_brightness() 变换,变换, 操作和实用程序
• adjust_contrast() 变换,变换, 操作和实用程序
• adjust_gamma() 变换,变换, 操作和实用程序
• adjust_hue() 变换,变换, 操作和实用程序
• adjust_saturation() 变换,变换, 操作和实用程序
• PyTorch 高级课程、在线课程和现场培训
• AdverTorch、PyTorch 生态系统
• 仿射() 变换,变换, 操作和实用程序
• 人工智能平台笔记本，在谷歌云平台上运行 ...