Pytorch是一个由facebook团队开发的基于python的优秀的神经网络框架,其前身为torch(采用lua语言开发)。不同于TensorFlow,Pytorch构造神经网络采用动态构造的方法,可以实时地搭建神经网络并直接运行,大部分的网络结构测试中,其运行效率要高于我们平常所使用的TensorFlow。目前在学术界Pytorch有赶超TensorFlow的趋势。
Pytorch目前最新版为1.7.1,release信息在这里。新版本有对旧版本依然很好的兼容性。新版本的前端操作方式基本不变,增加了对生产部署环境的支持,主要的更新点有三:
说明
博主现在的主力深度学习框架即为Pytorch,在使用过TensorFlow以及Keras后再接触Pytorch就会发现其优雅而又不失效率的特性。但因为Pytorch相比较于TensorFlow是新生“产物”,其代码有略微的不稳定性和功能上的一些小Bug,导致一些新手可能会陷入一些疑惑。因此,我想通过这个页面将我对Pytorch的一些心得一些感悟一些教程分享给大家,和大家共勉。另外基于Pytorch的fastai库的1.0版本也发布了,对于fastai库也会进行相应的讲解。
本页面会一直进行更新,最晚每周一次(打脸了),所有汇总的文章都来源于Oldpan博客,这里主要是整理和汇总方便大家查阅。
Pytorch版本更新信息:
Pytorch环境安装:
- win10下安装使用pytorch以及cuda9、cudnn7.0
- pytorch-0.2成功调用GPU:ubuntu16.04,Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置
- Pytorch-0.4.1-cuda9.1-linux源码安装指南
- Pytorch源码编译简明指南
Pytorch入门
- Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化
- Pytorch中读取模型权重数据、保存数据方法总结
- 一起来学习Pytorch相关术语
- pytorch中retain_graph参数的作用
- Pytorch在训练过程中常见的问题
- pytorch新手需要注意的隐晦操作Tensor,max,gather
- python深度学习库pytorch::transforms练习:opencv,scikit-image,PIL图像处理库比较
- 对pytroch中torch.autograd.backward的思考
- 如何在Pytorch中正确设计并加载数据集
Pytorch进阶
概念:
- 探讨Pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数
- pytorch中autograd以及hook函数详解
- 在pytorch中实现与TensorFlow类似的”same”方式padding
- A trap of parameter ‘size_average’ in pytorch
- 利用Pytorch浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性
- 利用Pytorch浅谈深度学习中超参数调整策略
- Pytorch拓展进阶(一):Pytorch结合C以及Cuda语言
- Pytorch拓展进阶(二):Pytorch结合C++以及Cuda拓展
- 浅谈Pytorch与Torch的关系
- 你30分钟安装cuda环境下的torch(非Pytorch)
- 如何在Pytorch中精细化利用显存
- Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化
- 再次浅谈Pytorch中的显存利用问题(附完善显存跟踪代码)
- 利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测
- 在NVIDIA Jetson TX2上源码编译并使用Pytorch
- Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
项目:
- 利用pytorch实现神经网络风格迁移Neural Transfer
- 利用pytorch实现GAN(生成对抗网络)-MNIST图像-cs231n-assignment3
- 利用pytorch实现Fooling Images(添加特定噪声到原始图像,使神经网络误识别)
- 利用pytorch实现Visualising Image Classification Models and Saliency Maps
- 利用pytorch实现迁移学习(Transfer Learning)
- 利用Pytorch理解风格迁移(Style Transfer)中直方图匹配(Histogram Match)的作用
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你好,请问Deep-Painterly-Harmonization-Pytorch这个项目的代码可以work了吗?
能跑,因为没优化..需要的显存11G多一点,还没整理代码比较乱,如果确实需要跑可以单独联系我