摘要：
主要有两种方法序列化和恢复模型 （1）（推荐）只保存和加载模型参数 （2）保存和加载整个模型（然而，在这种情况下，序列化的数据被绑定到特定的类和固定的目录结构，所以当在其他项目中使用时，或者在一些严重的重构器之后它可能会以各种方式break ） 阅读全文
摘要：
torch.cuda 会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上 默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外 阅读全文
摘要：
每个变量都有两个标志： requires_grad 和 volatile 。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。 一、requires_grad requires_grad:（requires_grad=True；需要梯度；requires_grad=False；不需要梯度） 如果 阅读全文
摘要：
(1) 调用Variable时，需要导入Variable模块；from torch.autograd import Variable (2) Variable计算时，它会逐渐地生成计算图。这个图就是将所有的计算节点都连接起来，最后进行误差反向传递的时候，一次性将所有Variable里面的梯度都计算出 阅读全文
摘要：
pytorch官网：https://pytorch.org/ 安装0.4.0版本 pip install torch==0.4.0 pip install torchvision 安装1.0.0版本 pip install torch==1.0.0 pip install torchvision 安 阅读全文