欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。
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。
Facebook正在缓解3D深度学习的麻烦，一次解决一个问题。去年它发布了Mesh R-CNN，该系统可以从2D形状渲染3D对象。今年它发布了PyTorch3D。
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器，再转换到 Tensor 类型。（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。
在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作，神经网络中的所有参数（例如权重和偏置）都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。
欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
当我们在使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识，而不仅仅是 reshape 操作。
近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
正如我们在第一章和第二章中讨论的，有时机器学习模型可能出错。它们可能有错误。它们可能被呈现出以前没有见过的数据，并以我们意料之外的方式行事。或者它们可能完全按设计工作，但被用于我们非常希望它们永远不要被用于的事情。
PyTorch已经成为机器学习社区中流行的深度学习框架。创建张量的副本是PyTorch的开发人员和研究人员的常见需求。了解副本之间的区别对于保留模型的状态、提供数据增强或启用并行处理非常重要。在Python中可以使用copy.deepcopy()和还有Pytorch的clone()来进行复制。在本文中，我们将介绍这两种复制方法及其应用程序的细微差别、性能问题以及如何选择适当方法。
Opacus是一种新的高速库，用于使用差分隐私（DP）训练PyTorch模型，该库比现有的最新方法更具可扩展性。差异隐私是用于量化敏感数据匿名化的严格数学框架。它通常用于分析中，并且对机器学习（ML）社区的兴趣日益浓厚。随着Opacus的发布，我们希望为研究人员和工程师提供一条更轻松的途径，以在ML中采用差异隐私，并加速该领域的DP研究。
本文从 PyTorch 两篇官方文档开始为大家解读两个示例。本文不会逐句翻译，而是选取重点并且试图加入自己的理解。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？
AI科技评论按：日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。 他曾是TensorFlow用户，加入英伟达后开始使用PyTorch，下面是的他的一些使用体验： 安 装 PyTorch安装起来很容易，也很直接，大家可以通过PIP来安装，也可以直接选择源码安装。PyTorch也提供Docker图，大家可以在项目中把Docker图用作base image。
日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3，其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是：
在本文中，将展示一个简单的分步过程，以在PyTorch中构建2层神经网络分类器（密集连接），从而阐明一些关键功能和样式。
📀PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发，专为深度学习研究和开发而设计。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。
近日，深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到类型错误（TypeError）的异常。这篇技术博客文章将着重讲解一个常见的TypeError异常：TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor。我们将详细解释这个异常的原因，并提供一些解决办法。
目前，有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题，那么为什么我们还需要一个呢？ 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族，并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来，社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述，PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能，但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
疫情在家的这段时间，系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思」。
当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 今天 Siraj 跟大家讲讲 PyTorch。 视频主要介绍了PyTorch的两大特性以及与Tensor
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
原文：https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
在早两天开源的 TfPyTh 中，不论是 TensorFlow 还是 PyTorch 计算图，它们都可以包装成一个可微函数，并在另一个框架中高效完成前向与反向传播。很显然，这样的框架交互，能节省很多重写代码的麻烦事。
本文介绍了PyTorch Tensor最基础的知识以及如何跟Numpy的ndarray互相转换。
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）
选自blog.christianperone 作者：Christian S. Perone 机器之心编译 参与：思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队（FAIR）提供支持的深度学习框架，PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中，来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构，揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域，它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代，这些算法可以近似于描述数据的任何函数，并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么？
PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
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