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PyTorch 是一个流行的深度学习库，提供了丰富的功能用于构建和训练神经网络。其中一个关键模块是 torch.jit，它允许用户编译和优化 PyTorch 模型以提升性能。然而，当您尝试使用某些功能时，可能会遇到错误信息：module 'torch.jit' has no attribute 'unused'。本篇文章将探讨该错误的原因，并给出解决方案。
机器之心报道 参与：黄小天 近日，使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库 PyTorch 上线了其第一版中文文档，内容涵盖介绍、说明、Package 参考、torchvision 参考等 4 个方面。机器之心第一时间与读者做出分享，扩充了 PyTorch 的介绍部分，并整理附上了机器之心 PyTorch 相关资源文章列表。 PyTorch 中文文档：http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/#pytorch 介绍 PyTorch 是一个 Python 优先
Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。
在Python深度学习开发中，PyTorch是一个非常重要的框架。然而，对于初学者来说，遇到ModuleNotFoundError: No module named 'torch’的错误可能会感到困惑。 本文将详细分析这个错误的原因，并提供相应的解决方案和注意事项。
官方地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
按照教程一步步装好了 PyGOD，用到的命令如下所示（我的环境：PyTorch1.8.1 + CUDA11.1）：
本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。 文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
在进行深度学习和神经网络开发时，Python的PyTorch库被广泛应用。PyTorch提供了丰富的功能和工具，使得开发人员能够快速构建和训练神经网络模型。然而，有时在使用PyTorch过程中可能会遇到一些问题。 其中一个常见的问题是在导入PyTorch相关模块时遇到"No module named 'torch_scatter'"错误。该错误通常出现在尝试使用torch_scatter模块时，而该模块不在PyTorch的默认安装中。解决这个问题的方法是安装和导入torch_scatter模块。 这里为您提供了一个解决方案，帮助您在PyTorch中解决"No module named 'torch_scatter'"错误。
PyG（PyTorch Geometric）是构建在 PyTorch 之上的一个库，可以方便地编写和训练图神经网络（GNNs），用于与结构化数据相关的广泛应用。它包括针对图和其他不规则结构的各种深度学习的方法，也称为几何深度学习，来自各种发表的论文。此外，它还包括易于使用的小批量加载器，用于操作许多小的和单个的巨型图，多 GPU 支持，数据管道支持，通过 Quiver 的分布式图学习，大量的通用基准数据集（也可以基于简单的接口创建自己的），GraphGym 实验管理器，以及有用的转换，这些都用于学习任意图
PyTorch简介 在2017年1月18日，facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTorch 。
12月8日，在加拿大蒙特利尔召开的NeurIPS 2018会议上，Facebook 宣布正式推出 PyTorch 1.0 稳定版，在 Facebook code 博客上，也一并同步了这一消息。
因为最开始安装的Anaconda中的Jupyter只存在于base环境中，无法在我们新建的Pytorch环境 中使用，所以我们需要进行以下操作在新环境中安装Jupyter
本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。
【导读】今天大家比较关心的是PyTorch在GitHub发布0.4.0版本，专知成员Huaiwen详细讲解了PyTorch新版本的变动信息， 本次升级, 只做了一件事情, 就是把Tensor 类和 Variable 类 合并了, 且官方同时更新了API和Tutorials, 可以肯定, 以后的人不会再学0.3.1。专知成员Huaiwen也计划于今日更新一个系列的新版PyTorch简单上手, 希望大家持续关注。 专知成员Huaiwen以前推出一系列PyTorch教程： 【教程】专知-PyTorch手把手深度学
动态图改进：PyTorch 2.0仍然支持动态图（eager mode），并在此基础上进行了改进。除了提高性能外，还加入了对Dynamic Shapes的支持，可以动态变更输入数据的形状，以及对Distributed的扩展支持。
如何选择cuda的版本号 根据我们电脑本身安装的显卡的驱动版本号来决定的
Pytorchtask·1——PyTorch的基本概念1. 什么是PyTorch，为什么选择PyTorch2. 配置Python环境3. 准备Python管理器4. Pytroch的安装5.PyTorch基础概念6. 通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在
PyTorch深度学习框架库之一，是来自Facebook的开源深度学习平台，提供研究原型到生产部署的无缝衔接。
tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中，使用torch.Tensor类表示。
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile，这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度，并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的（可选的）特性，因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如
本文旨在向广大开发者和热爱机器学习的同学们介绍如何解决在Python环境中常见的错误ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’。我们将提供详尽的解决步骤、代码示例以及必要的背景知识，确保读者能够轻松地处理这一问题。文章内容包括PyTorch安装、环境配置、常见错误及其解决策略等，适合所有技术背景的读者。关键词包括Python, PyTorch, ModuleNotFoundError, 环境配置, 机器学习, 深度学习。
原文：https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3，其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是：
7月29日，PyTorch 1.6、TenorFlow 2.3、Pandas 1.1恰巧同时发布。这三个库都是定期滚动更新，大约每个季度更新一次小版本。
【导读】近日,专知小组博士生huaiwen创作了一系列PyTorch实战教程，致力于介绍如何用PyTorch实践你的科研想法。今天推出其创作的第一篇《深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案》。在研究深度学习的过程中，当你脑中突然迸发出一个灵感，你是否发现没有趁手的工具可以快速实现你的想法？看完本文之后，你可能会多出一个选择。本文简要的分析了研究深度学习问题时常见的工作流, 并介绍了怎么使用PyTorch来快速构建你的实验。如果本文能为您的科研道路提供一丝便捷，我们将不胜荣幸。 专知公众号以前推出Py
在深度学习中，经常需要对张量进行形状变换和维度扩展操作。PyTorch库提供了丰富的函数和方法来方便地操作张量的维度。本文将重点讲解torch.unsqueeze和torch.unsqueeze_函数，它们可以用来扩展张量的维度。
本质上就是一个有向无环图，用 trace 的方法以一个 dummy tensor 来前向推理一遍网络，来记录下经过的结点，形成一个 graph。
在正式开始前，我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中，最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module，用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单，但是，计算效率却未必最佳，另外，如果我们想实现的功能过于复杂，可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求。这时，用 C、C++、CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了。
机器之心报道 机器之心编辑部 在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。 GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases PyTorch 2.0 延续了之前的 eager 模式，同时从根本上改进了 PyTorch 在编译器级别的运行方式。PyTorch 2.0 能为「Dynamic Shapes」和分布式运行提供更
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
在刚刚召开的PyTorch大会上，PyTorch发布了一大波更新，把深度学习从业者们高兴坏了！
XLA (Accelerated Linear Algebra)是一个开源的机器学习编译器，对PyTorch、Tensorflow、JAX等多个深度学习框架都有支持。最初XLA实际上是跟Tensorflow深度结合的，很好地服务了Tensorflow和TPU，而与XLA的结合主要依赖于社区的支持，即torch-xla。
从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程），然后再填充数据并执行。这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
官网下载Anaconda3：https://www.anaconda.com/distribution/
以前我用过Caffe，用过tensorflow，最近一直在用pytorch感觉特别好用。所以打算写点我学习的过程跟经验，如果你是一个pytorch的高手自然可以忽略，如果你也打算学习pytorch框架，那就跟我一起学习吧，所谓独学而无友，孤陋而寡闻！
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。
选自Medium 作者：Illarion Khlestov 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 当我第一次尝试学习 PyTorch 时，没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比，我很难弄清 Py
选自analyticsvidhya 机器之心编译 参与：思源 PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库，它的使用非常灵活与轻松。在本文中，我们将以更实用的方式探索 PyTorch，包括基础知识和案例研究等。此外，本文还将比较使用 NumPy 和 PyTorch 从头构建神经网络的方式，以了解它们在实现中的相似之处。 PyTorch 的构建者表明，PyTorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程方法，因为我们不需等待整个代
在使用深度学习库PyTorch中加载模型时，有时可能会遇到错误消息 "torch.load invalid load key, ‘\x00‘"。这个错误表明加载的模型文件包含无效的加载键。
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