PyTorch 学习笔记(五):存储和恢复模型并查看参数

在模型完成训练后,我们需要将训练好的模型保存为一个文件供测试使用,或者因为一些原因我们需要继续之前的状态训练之前保存的模型,那么如何在PyTorch…

PyTorch 学习笔记(四):自定义 Dataset 和输入流

什么是Datasets: 在输入流水线中,我们看到准备数据的代码是这么写的data = datasets.CIFAR10(“./data/”, transform=transform, train=True, download=…

PyTorch 学习笔记(三):自动求导

Backward过程中排除子图 pytorch的BP过程是由一个函数决定的,loss.backward(), 可以看到backward()函数里并没有传要求谁的梯度。那么我们可以大胆猜…

PyTorch 学习笔记(二):关于Gradient

在BP的时候,pytorch是将Variable的梯度放在Variable对象中的,我们随时都可以使用Variable.grad得到对应Variable的grad。刚创建Variable的时候,它的gr…

PyTorch 学习笔记(一):什么是 PyTorch

PyTorch是一个动态的建图的工具。不像Tensorflow那样,先建图,然后通过feed和run重复执行建好的图。相对来说,PyTorch具有更好的灵活性。

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