博客 – 第15页 – PyTorch

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使用 PyTorch Hub 实现可复现研究

可复现性是许多研究领域（包括基于机器学习的研究）的基本要求。

PyTorch 基金会2019年6月10日

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torchvision 0.3：分割、检测模型、新数据集等等……

像 torchvision 这样的 PyTorch 领域库提供了对常用数据集和模型的便捷访问，这些数据集和模型可以...

Francisco Massa2019年5月22日

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PyTorch 中的模型服务

PyTorch 在研究领域得到了广泛应用，但人们可能会对以下方面感到困惑...

Jeff Smith2019年5月8日

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使用 TorchScript 优化 CUDA 循环神经网络

本周，我们正式发布了 PyTorch 1.1，这是 PyTorch 1.0 的一个大型功能更新。其中一个...

PyTorch 团队2019年5月1日

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PyTorch 达到生产规模，新增开发工具

这是 Facebook AI 博客上原始博文的部分转载...

PyTorch 团队2019年5月1日

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PyTorch 中的随机权重平均

在这篇博文中，我们描述了最近提出的随机权重平均（SWA）技术，并且...

Pavel Izmailov 和 Andrew Gordon Wilson2019年4月29日

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通往 1.0 之路：生产就绪的 PyTorch

我们想向您预告 PyTorch 1.0 的路线图，...

PyTorch 团队2018年5月2日

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PyTorch 0.4.0 迁移指南

欢迎阅读 PyTorch 0.4.0 迁移指南。在此版本中，我们引入了许多令人兴奋的新功能...

PyTorch 基金会2018年4月22日

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PyTorch 中的张量推导

张量推导（TC）是一个降低编写高性能代码门槛的工具。它...

Priya Goyal (FAIR), Nicolas Vasilache (FAIR), Oleksandr Zinenko (Inria & DI ENS), Theodoros Theodoridis (ETH Zürich), Zachary DeVito (FAIR), William S. Moses (MIT CSAIL), Sven Verdoolaege (FAIR), Andrew Adams (FAIR), Albert Cohen (Inria & DI ENS & FAIR)2018年3月5日

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PyTorch，一年以来……

今天标志着 PyTorch 公开发布一周年。这一年真是风云变幻 —...

PyTorch 团队2018年1月19日

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PyTorch 内部结构第二部分 – 构建系统

在第一篇文章中，我解释了我们如何生成一个您可以在 Python 中使用的 `torch.Tensor` 对象...

Trevor Killeen2017年6月27日

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PyTorch 内部结构之旅（第一部分）

PyTorch 的基本单元是张量。这篇文章将概述...

Trevor Killeen2017年5月11日

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