7个实用小技巧，提升PyTorch技能，还带示例演示

编辑：陈萍本文转自：机器之心这里有 7 个技巧可以帮助你提高 PyTorch 技能。PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务，同时还拥有许多更简洁的特性。今年 3 月初，官方团队发布了 PyTorch 1.8 版本，整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，并提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的更新和新特性。值得一提的是，该版本还新增了对 AMD ROCm 的支持。长期以来，为了充分挖掘 PyTorch 的特性，研究人员也提出了各种各样的小技巧，比如如何加快深度学习模型训练的使用、训练完模型以后如何保存模型、如何使 ………………………………