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
关于张量的底层存储逻辑这一部分看的我有点头大，但是了解底层实现确实有助于理解tensor中的各种运算到底是怎么一个回事，当然大部分时间我们可以不太会用到这些存储操作，但是熟悉这些底层实现，我觉得一方面可以帮我屏蔽一些开发上的bug，或者说在查bug的时候会往这个方面思考；再一个就是如果真的有需要做比较硬核的优化的时候也能够有点想法。
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应，除了不支持str,主要有下面几种形式：
用户在使用 Pytorch 的过程中，必然会接触到 view 这个概念，可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。
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。
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、
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。
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。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
“Bagua“ 是快手和苏黎世理工（ETH Zürich）联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法，实现算法和系统层面的联合优化，力图极致化分布式训练的效率。其特点是：
在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。
torch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本，可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU，并且计算能力>= 3.0。
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
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。
自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能，这对于深度学习和优化问题至关重要，因为它可以自动计算梯度，无需手动编写求导代码。torch.autograd模块的一些关键组成部分：
torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args)[source]
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。
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传
选自GitHub 机器之心编译 参与：路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
torch包主要是用于多维张量的数据结构和用于张量的数学操作。除此之外，还提供了许多用于张量有效序列化和任意类型的工具，还有一些其他相关的工具。
本章开始了一段旅程，我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容，但这一次我们将更加密切地关注实现细节，而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
在使用 PyTorch 进行深度学习开发过程中，有时会遇到以下的错误信息：Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'>。这个错误通常表示尝试打印或显示一个 Torch 张量对象时出现了问题。本文将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。
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：
分发器是 PyTorch 的一个内部组件，负责确定在调用诸如torch::add这样的函数时实际运行哪些代码。这可能并不简单，因为 PyTorch 操作需要处理许多“层叠”在彼此之上的交叉关注点。以下是它处理的一些事项的示例：
本文以几篇PyTorch官方文档为基础来了解分布式 autograd 的设计和内部结构，在翻译时并没有逐字翻译，其中加入了自己的部分理解。分布式 autograd 后续文章的分析也会基于本文进行。
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第二篇，介绍自动微分（梯度计算）所涉及的部分 PyTorch 基础类。因为字数太多（1万两千字），所以拆分成上下两篇。
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。
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。
在 PyTorch DataParallel 训练过程中，其会在多个GPU之上复制模型副本，然后才开始训练。笔者在分析过程中，发现如果不把一些GPU相关基础知识整理出来，很难理解DataParallel的这个复制模型的过程，遂有此文。
torch.Tensor是存储与变换数据的主要工具。Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。
PyTorch 的关键数据结构是张量，即多维数组。其功能与 NumPy 的 ndarray 对象类似，如下我们可以使用 torch.Tensor() 创建张量。如果你需要一个兼容 NumPy 的表征，或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量，那么就很简单了。
我们在前文介绍过，微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。而FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，其本质是 parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和 Facebook 的论文，博客以及代码来进行学习分析。
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。
张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。
谷歌机器学习：实际应用技巧 什么是机器学习（ML）？ 从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… 监督学习：用于训
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看，我们准备了数据，现在，我们准备构建我们的模型。
多加一个括号，结果都是一致的，都是表示二维张量，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面的括号去掉开始数，比如：
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。
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型（如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型）还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络（如我们在一篇 ICLR 论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型），我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。
PS: 为了方便最好是将 conda 和 pip 的软件源修改成内地源，这样的话，使用 conda 或者 pip 安装软件速度会快很多，你可以点击 这里 了解如何对 conda 和 pip 进行换源。
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明实验环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但实验运行是在CPU进行的，结果如下：
从年初到现在，生成式 AI 发展迅猛。但很多时候，我们又不得不面临一个难题：如何加快生成式 AI 的训练、推理等，尤其是在使用 PyTorch 的情况下。
上文我们已经对Reduer的前向传播进行了分析，本文就接着来看看如何进行反向传播。
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉，自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架，在学术圈颇受欢迎。
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