點擊上方，選擇星標，每天給你送干貨！作者丨z.defying@知乎（已授權）來源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76459295編輯丨極市平臺【導讀】本文整理了13則PyTorch使用的小竅門，包括了指定GPU編號、梯度裁剪、擴展單張圖片維度等實

CNN基礎 計算機可以通過尋找諸如邊緣和曲線之類的低級特點來分類圖片，繼而通過一系列卷積層級建構出更為抽象的概念。這是 CNN（卷積神經網絡）工作方式的大體概述。 CNN 工作 【1】卷積層、 【2】非線性層、 【3】池化（下采樣（downsampling））層 【4】全連接層， 最終得到

1、代碼 model=torchvision.models.resnet18(pretrained=True) 模型結構： ResNet((conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7

1、ResNet基礎思想結構 每個 ResNet 塊都包含一系列層，殘差連接把塊的輸入加到塊的輸出上。 pytorch搭建神經網絡、由于加操作是在元素級別執行的，所以輸入和輸出的大小要一致。如果它們的大小不同，我們可以采用填充的方式。 ResNet網絡結構為多個Residual Block的串聯。實

1、inception卷積神經網絡結構 在我們看到的大多數計算機視覺模型使用的深度學習算法中，要么用了濾波器尺寸為11、33、55、77的卷積層，要么用了平面池化層。Inception模塊把不同濾波器尺寸的卷積組合在一起，并聯合了所有的輸出。 此結構主要有以下改進： 一層block就包含1x

由于本地沒有GPU，先借用平臺的GPU了。 1、導包 import os os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' import time import json import torch.nn as nn import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image from matplotlib im

文章目錄新版本舊版本以 torch-0.4.0 為例，環境為 linux + python3.6 + cuda90 新版本 登陸 官網，按照自己的環境配置 直接在 cmd 中運行 pip install torch==1.7.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 舊版本 官

Tensor又名張量，也是Tensorflow等框架中的重要數據結構。它可以是一個數（標量），一維數組（向量），二維數組或更高維數組。Tensor支持GPU加速。 創建Tensor 幾種常見創建Tensor的方法 舉例： 生成全為1的Tensor 生成全為

API torch.triu(input, diagonal=0, out=None) → Tensor 返回上三角矩陣 參數描述input (Tensor)the input tensor.diagonal (int, optional)the diagonal to considerout (Tensor, optional)the output tensor. >>> a = torch.randn(3, 3) >>>

torch.Tensor實例中設置torch.Tensor=True將會記錄所有的操作記錄。當完成一系列計算后可以使用.backward()方法自動計算梯度。而這個梯度將會累加在.grad屬性上。 .detach()方法可以停止追蹤歷史，未來的計算也不會被記錄。 with torch.no_grad():可以實現.detach(