五个colab笔记本以快速、直观和原则性的方式通过how-to-read-pytorch介绍PyTorch代码

大卫关于如何阅读火炬的技巧 这五个python笔记本是对pytorch核心习语的插图说明。单击下面的命令在Colab上运行它们。 ：用于在CPU或GPU上处理n维数字数组的表示法。 ：如何获得关于任何张量输入的任何标量的导数。 ：使用自动渐变梯度更新张量参数以减少任何计算目标的方法。 ：pytorch如何表示神经网络以方便组合，训练和保存。 ：用于大型数据流的高效多线程预取。 Pytorch是一个数值库，可以非常方便地在GPU硬件上训练深度网络。它引入了一个新的编程词汇表，它比常规的数值python代码还多了一些步骤。尽管pytorch代码看起来简单而具体，但是发生的许多细微变化是不可见的，因此在使用pytorch代码时，它有助于彻底理解运行时模型。 例如，考虑以下代码： torch.nn.cross_entropy(model(images.cuda()), labels