Referencia de bolsillo de PyTorch

Índice

Símbolos

• operador *, Operaciones tensoriales para matemáticas
• Operador +, Ejemplo sencillo de CPU
• Tipo de datos de coma flotante de 16 bits, Tipos de datos
• Tipo de datos entero de 16 bits, Tipos de datos
• Capas de transposición convolucional 2D, Diseño de modelos
• Tipo de datos de coma flotante de 32 bits, Tipos de datos
• Tipo de datos entero de 32 bits, Tipos de datos
• Tipo de datos en coma flotante de 64 bits, Tipos de datos
• Tipo de datos entero de 64 bits, Tipos de datos
• Tipo de datos entero de 8 bits, Tipos de datos

A

• aceleración y optimización
  • sobre, Aceleración y Optimización de PyTorch
  • Procesamiento paralelo de datos, PyTorch en múltiples GPUs (una sola máquina)-Elenfoque multiproceso usando DDP (preferido), Procesamiento paralelo de datos combinado y procesamiento paralelode modelos-Procesamiento paralelo de datos combinadoy procesamiento paralelo de modelos
  • Entrenamiento distribuido, Entrenamiento distribuido (varias máquinas)
  • Ajustehiperparamétrico, Ajustehiperparamétrico-Ajuste hiperparamétrico
  • Optimización de modelos, Optimización demodelos-Métodos de poda personalizados
  • Procesamientoparalelode modelos, Procesamiento paralelo demodelos-Procesamiento paralelo de datos combinadosy Procesamiento paralelo de modelos
  • múltiples GPUs, PyTorch en múltiples GPUs (una sola máquina)-Procesamiento paralelo combinado dedatos y procesamiento paralelo de modelos
  • Poda,Poda-Métodos de poda personalizados
  • cuantización, Cuantización-cuantización
  • TPUs, PyTorchen una TPU-PyTorch en una TPU
• funciones de activación ...