使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
本文介绍了PyTorch中Module类的基本用法和主要属性。Module是PyTorch中所有网络层和自定义层的基础类。它定义了添加自定义层和修改网络结构的方法。通过继承Module类，我们可以轻松定义和重用自定义层。主要属性包括_parameters（参数），_buffers（缓冲区），_modules（模块），_forward（前向传播方法），_backward（反向传播方法），_update_cache（更新缓存），_register_buffer（注册缓冲区），_register_parameter（注册参数），_training（训练状态）。使用Module，我们可以轻松构建复杂的神经网络模型。
调用net = LeNet(classes=2)创建模型时，会调用__init__()方法创建模型的子模块。
最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过Pytorch进行高效实现并训练，其中不乏介绍一些基本模块，比如数据加载器，模型构建基类，优化器等知识，值得一看。
在用pdb debug的时候，有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息，如何查看呢？
上一篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，本文我们介绍其自动平衡机制和模型分割。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 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；)。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 一些你可能不知道的优质公众号！ 这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。
使用YOLOv5 5.0版本加载6.0版本以上的模型时，会产生报错，本质原因是6.0及以上版本的网络结构发生了变化，如取消Focus结构，新增SPPF结构等。
小伙伴们大家好呀～前面的文章中（PyTorch 小课堂开课啦！带你解析数据处理全流程（一）、PyTorch 小课堂！带你解析数据处理全流程（二）），我们介绍了数据处理模块。而当我们解决了数据处理部分，接下来就需要构建自己的网络结构，从而才能将我们使用数据预处理模块得到的 batch data 送进网络结构当中。接下来，我们就带领大家一起再认识一下 PyTorch 中的神经网络模块，即 torch.nn。本文主要对 nn.Module 进行剖析。感兴趣的小伙伴快点往下看吧！
原题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
ChatGPT 掀起的大模型训练浪潮让不少同学都对训练大模型跃跃欲试，在找训练 baseline 的时候肯定发现大模型训练的 codebase 更倾向于用 DeepSpeed（MMEngine v0.8.0 也已经支持拉，一键切换，肥肠方便！） 、ColossalAI (MMEngine 下个版本也会支持！) 等大模型训练框架，而鲜有问津 PyTorch 原生的 FSDP (FullyShardedDataParallel)。这到底是为啥嘞？是 FSDP 不够节省显存？训练速度太慢？还是说不好用？请耐心看完这篇文章，相信一定会有所收获。
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的保存和加载模型。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。
欢迎阅读PyTorch 0.4.0的迁移指南。在此版本中，我们引入了许多振奋人心的新功能和重要的bug修复，旨在为用户提供更好，更清晰的接口。在这个指南中，我们将介绍从以前版本迁移现有代码时最重要的变化：
每个 torch.Tensor 对象都有以下几个属性： torch.dtype, torch.device， 和 torch.layout。
昨日（4 月 25 日），Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本，该版本有诸多更新和改变，比如支持 Windows，Variable 和 Tensor 合并等等，详细介绍请查看文章《Pytorch 重磅更新》。
项目地址：https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。
https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner
这篇文章中，我们暂时忽略网络训练和推理，详细展开Libtorch中Tensor对象的使用，看看将Libtorch当作一个纯粹的Tensor库来使用时，有哪些注意事项。如有未涉及的内容，请访问Libtorch官方文档，通过搜索框获取更多的信息。Libtorch的环境搭建参考上一篇文章。
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
为了方便我们的讨论，我们使用流行的 timm python 模块（版本 0.9.7）定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5，这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半的补丁。使用 torch.use_definistic_algorithms 函数和 cuBLAS 环境变量 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG 对训练脚本进行编程，以最大限度地减少不确定性。请参阅下面的代码块以获取完整的模型定义：
本文介绍了PyTorch中一个难以将numpy数组转换为Tensor的问题，并提供了两个解决方案。首先，可以通过将PyTorch的动态图转换为静态图来解决；其次，可以使用Pylint工具来忽略与PyTorch的动态图相关的警告。这些方法可以帮助解决在PyTorch中难以将numpy数组转换为Tensor的问题。
为了知道模块中可以调用哪些函数和类，我们调用 dir 函数。例如，我们可以(查询随机数生成模块中的所有属性：)
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
clone()函数返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量，与源张量不共享数据内存，但提供梯度的回溯。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上，PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路，互相学习，从 PyTorch 的源码注释中，可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
在这篇文章中，我们对如何使用Libtorch进行MNIST分类模型的训练和测试进行详细描述。首先会浏览官方MNIST示例，然后对其进行模块化重构，为后续别的模型的训练提供 codebase。
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。
PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架，使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch的学习曲线并不是那么陡峭，但在其中实现高效和干净的代码可能会很棘手。在使用它超过2年之后，以下是我最喜欢的PyTorch功能，我希望我一开始学习它就知道。
类的所有成员在上一篇已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员都有两种形式：公有成员、私有成员。成员定义是以双下划线开头，就是私有成员。除了一些特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__、__del__等，剩下的都是公有成员。
PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接口自然是 Python，但这个 Python API 坐落在一个庞大的 C++ 代码库之上，提供了基础数据结构和功能，如张量和自动微分。C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API，扩展了这个底层 C++ 代码库，提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。这包括一个内置的常见神经网络建模组件集合；一个 API 用于扩展此集合以添加自定义模块；一个流行的优化算法库，如随机梯度下降；一个并行数据加载器，具有定义和加载数据集的 API；序列化例程等。
Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出?
在本教程中，您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。
可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA import torch print(torch.cuda.is_available()) # 返回True代表支持，False代表不支持 具体在神经网络中，该这样使用 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim device = torch.device('cuda:0') # 'cuda:0'当中的0为想要使用显卡的编号 # 这里的0表示使用的是第一张显卡 net = ML
一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时，默认使用cpu计算，但cpu运算速度十分有限，一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。
Tensors（张量）与 Numpy 的 ndarrays 类似，但是其支持在 GPU 上使用来加速计算。
神经网络由对数据执行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块，但它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。
2) 查看当前使用的GPU序号：torch.cuda.current_device()
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。
tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中，使用torch.Tensor类表示。
现在，如果你问一个人，他们需要做什么才能把一个东西变成5，你可能会在视觉上做这样的事情:
pip uninstall torch pip install torch==0.4.0
上一篇通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN)(一)中，我们详细介绍了STN中会使用到的几个模块，并且用pytorch和numpy来实现了，这篇文章我们将会利用pytorch来实现一个MNIST的手写数字识别并且将STN模块嵌入到CNN中
秘籍是关于如何使用特定 PyTorch 功能的简短、可操作的示例，与我们的全长教程不同。
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