转自：https://hackmd.io/@rh0jTfFDTO6SteMDq91tgg/HkDRHKLrU 此處整理 PyTorch 常用的 modules 和 functions 方便快速查詢。 完整且詳細的 docs 請見 PyTorch 官方文檔（ver 1.2.0）。 另外，這裡有兩個版本的 PyTorch 教學 Colaboratory Notebooks，一個和上課教學互相對應，另一

Pytorch 常用函数 cheatsheet （不定期更新） 为啥我会做这么一个cheatsheet? 这原本是我自己复现代码时候做的笔记，原本只是想要keep it personal，在写代码的时候方便查阅。但是最近在读James Clear 的《Atomic Habits》深受启发，也开始希望自己平日里的一点点积累能够帮助到和我一样在学习之路上苦修的萌新们。 日后这个cheatsheet会随

pytorch-geometric官方文档 PYG DOCUMENTATION - PYG 文档 PyG (PyTorch Geometric) 是一个基于 PyTorch 构建的库，可轻松编写和训练Graph Neural Networks 图神经网络 (GNNs)，用于与结构化数据相关的广泛应用。 它由来自各种已发表论文的对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法组成，也称为geometric

Pytorch Cheatsheet torch.no_grad() CLASS torch.autograd.no_grad[SOURCE] Context-manager that disabled gradient calculation. Disabling gradient calculation is useful for inference, when you are sure th

目录 参考网站： 常用的函数： torch tensor.unsqueeze(dim)，在第dim维度上增加一个维度 torch.nn nn.Linear: y=wx+b,  Linear — PyTorch 1.9.1 documentation loss func中的参数： reducation替代reduce、size_average 参考网站： 主页 - PyTorch中文文档 官网：to

conda usage 显示环境信息 conda info 创建新环境 conda create -n proj_name 此时python等于base的版本 指定python版本创建 conda create -n proj_name_py3 python=3.7 或者python=2.7 conda create -n proj_name_py2 python=2.7 克隆已有环境 conda

如果想了解一下，手动计算的结果能否和pytorch计算的结果对应起来，那么下面的代码可能参考一下。 这个例子来自官网，因为是示教的，网络结构极为简单 https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/two_layer_net_nn.html 我对其中的部分源码进行了修改，加了一些手动计算的源码，并且每一个输出都写出了torch.nn网络计算结果

PyTorch 是一个 Torch7 团队开源的 Python 优先的深度学习框架，提供两个高级功能： 强大的 GPU 加速 Tensor 计算（类似 numpy） 构建基于 tape 的自动升级系统上的深度神经网络 你可以重用你喜欢的 python 包，如 numpy、scipy 和 Cython ，在需要时扩展 PyTorch。 在粒度级别上，PyTorch 是一个由以下组件组成的库： 通常使

Torch Geometry 是基于 PyTorch 的计算机视觉库，用于解决通用计算机几何数学问题。该库基于 PyTorch ，用于提高定义反向模式自动微分（reverse-mode auto-differentiation）和计算复杂函数梯度。

This repository provides tutorial code for deep learning researchers to learn PyTorch. In the tutorial, most of the models were implemented with less than 30 lines of code. Before starting this tutori

English Version 这是书籍《深度学习框架PyTorch：入门与实践》的对应代码，但是也可以作为一个独立的PyTorch入门指南和教程。 更新说明 Working on migration to Pytorch 1.0, stay tuned! 当前版本的代码是基于pytorch 1.0.1， 如果想使用旧版的 请 git checkout v0.4 或者 git checkout v

ABSA-PyTorch 是一个基于方面的情感分析，使用 PyTorch 实现。 要求 pytorch >= 0.4.0 numpy >= 1.13.3 sklearn python 3.6 / 3.7 transformers 要安装要求内容，请运行pip install -r requirements.txt. 对于非基于 BERT 的模型， 需要 GloVe 预训练的词向量，更多细节请参考 

Animegan2-pytorch 是 AnimeGANv2 的 PyTorch 实现，可用于将风景、人像等素材照片或视频转化为动漫风格。 基本用法： 从原始存储库进行权重转换（需要 TensorFlow 1.x） git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2python convert_weights.py 推理 python