深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。...
Pytorch很灵活，支持各种OP和Python的动态语法。但是转换到onnx的时候，有些OP（目前）并不支持，比如torch.cross。这里以一个最小化的例子来演示这个过程，以及对应的解决办法。...
最近在学习Libtorch——即Pytorch的C++版本，需要使用 Pytorch 导出的 tensor 以便对模型进行 debug。下面是转换代码，总体原理是将 tensor 转换为二进制数据，再在 C++ 里面读入。...
今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：
我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。...
文中涉及到大量的Pytorch的C++源码，版本为1.4.0a，适合有一定Pytorch源码基础的童鞋观看，同时也涉及到一些python中的C/C++拓展的一些基础知识，其中每一段代码的第一行表明了该代码的文件位置。需要注意有些代码是自动生成...
最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。...
在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意...
填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch，当时因为...
