torch.optim 有人翻译吗？没人翻译我翻译啦

https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/

官方奖励（好消息 好消息）

凡事翻译过贡献者，都可以申请得到官方的纪念礼物：
如果有问题的人私聊： QQ 529815144

邮件部分内容：
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官方认领礼物地址如下: #353

认领须知

最新版本 PyTorch v1.2 校验任务认领地址 - #422

提交的时候不要改动文件名称，即使它跟章节标题不一样也不要改，因为文件名和原文的链接是对应的！！！

留言格式：昵称 + QQ + 章节

需要取消认领的也在此留言。

迁移学习教程的ipython文件Acc的计算翻车了

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/reinforcement_q_learning.html

地址：https://github.com/njleonzhang/docsify-edit-on-github
场景：看到页面上有问题之后，repo 里的对应文件可能不太好找= =

Finetuning Torchvision Models + 1028740976

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/

能不能把facebook的文档copy一份，放在你们网页。 没有搜索功能的文档， 基本上是意义不大

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.html

在
设备（Device）：

device = torch.device("cuda：0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这里cuda后面的冒号错用为中文冒号

代码总运行时间: ( 28 分钟 51.332 秒)

下载Python源代码: dcgan_faces_tutorial.py

下载Jupyter笔记: dcgan_faces_tutorial.ipynb

Gallery generated by Sphinx-Gallery

PyTorch 中文文档: http://pytorch.apachecn.org/cn/docs/0.3.0/
PyTorch 中文教程: http://pytorch.apachecn.org/cn/tutorials/
PyTorch 英文文档: http://pytorch.apachecn.org/en/docs/0.3.0/
PyTorch 英文教程: http://pytorch.apachecn.org/en/tutorials/
全部404

https://pytorch.apachecn.org/

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/dcgan_faces_tutorial.html

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/blitz_autograd_tutorial.html

注意：

1. 部分站点有每天的数量限制，请大家合理安排。
2. 请全文转载，文章开头附上这个仓库中原文的链接。

留言格式

+   CSDN：@wizardforcel [链接](https://www.baidu.com/s?wd=pytorch%20%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%20site%3Ablog.csdn.net)
+   博客园：@wizardforcel [链接](https://www.baidu.com/s?wd=pytorch%20%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%20site%3Acnblogs.com)

你们好，我是pytorch team的core dev，很激动看到你们在翻译pytorch的doc。我看了一些翻译的文档，对于翻译质量有所担忧。比方 cuda semantics中很多语句并不通顺，有种机翻+小修改的感觉。例如：

释放所有 unused 的缓存内存

但是，分配器管理的未使用内存仍将显示为使用 nvidia-smi

如果你想创建一个与另一个 tensor 相同类型和大小的 tensor，并用一个或零填充它

使用 nn.DataParallel 而不是多处理

所以想请咨询一下，你们有没有计划进行额外的审核和update。

再次感谢你们的付出。

没人认领，太长了

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/saving_loading_models.html

求教这个报错的原因是什么？

0.4此前的教程可以打开的
https://pytorch.apachecn.org/cn/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/deploy_seq2seq_hybrid_frontend_tutorial.html?h=torch.save

http://pytorch.apachecn.org/cn/tutorials/beginner/former_torchies/parallelism_tutorial.html#id5

对比了下和原英文文档 是一样的 但是原来英文文档没有失效

注：斜体代表未完成

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/chatbot_tutorial.html

#can line up trailing dimensions to make reading easier
x=torch.empty(5,1,4,1)
y=torch.empty( 3,1,1)
(x+y).size()
torch.Size([5, 3, 4, 1])

这是无法广播的，其中第一行的维度应该是x=torch.empty(5,3,4,1)，参考官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html

https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/docs/1.0/transfer_learning_tutorial.mddataloaders

def train_model_scheduler(model, dataloaders,criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=5,):

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重点注意： 选择你喜欢礼物和型号

由于是贡献者，请留下你参与贡献的记录，例如：
（如果没找到，也可以留下 pull resquests 就行 ）

https://pytorch.apachecn.org/docs/0.4/

因为有修改，更新了再检查下有没有格式上的问题。

PyTorch 0.3 中文文档和教程

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/seq2seq_translation_tutorial.html

http://localhost:8080/test_book/

如果你的版本不是仓库最新版本的后继，就会出现这种情况。

所以每次改动文件之前，或者 commit 之后，需要 git pull 来拉取仓库最新的版本。

如果出现冲突，需要自行解决。搜索 <<< 符号，两个版本选一个即可。

详细操作请见相关文档。

http://pytorch.apachecn.org/cn/0.3.0/distributions.html

“使用 是是梯度下降法”

GNU General Public License v3.0

你好，感谢辛苦付出。
想请问下，训练结束后是不是需要保存模型，再加载它用来训练呢？
我按照教程的话，直接训练，训完测试，精度就一直是30%左右，也就是“盲猜“。
我改了一下，还是不行哎。我这样改的：

    # 读取之前保存的网络模型参数
    checkpoint = torch.load("./outputs/weights/3.pth")
    net.load_state_dict(checkpoint)
    # 使用测试数据测试网络  检查网络是否学到了一些东西。
    test(net)

希望解惑

http://pytorch.apachecn.org 上的

PyTorch 是第一个进入 Python 版本的深度学习框架.
我们正在进行早期版本的测试. 期待一些商业投资.

我觉得

Expect some adventures.

意思是PyTorch还有些Bug，使用PyTorch就像冒险一样会遇到一些挑战。不是 期待一些商业投资. 😂

我又来了，这个界面
https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/blitz_autograd_tutorial.html#
最下面

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/blitz_autograd_tutorial.html
这个页面部分公式显示不出来

传送门：pytorch/pytorch#16550

Custom C++ and CUDA Extensions
Translator: Lotayou
QQ: 2864706724
Date: 20190123

class Net(nn.Module):

def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    # 卷积层 '1'表示输入图片为单通道, '6'表示输出通道数, '5'表示卷积核为5*5
    # 核心
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
    self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)  **#这里 如果是按照输入数据的话，应该是 1,16,5**
    # 仿射层/全连接层: y = Wx + b
    self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
    self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
    self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

target = Variable(torch.arange(1, 11)) **# 这里应该是torch.randn(1,10)吧。 **

不更改这两处，例子会报错。译文没错，官网文档上也是这样的代码。
可以验证下。

目前该版本支持 公式

• 一句话中间的公式写法： $\delta$
• 独立换行的公式写法：$$L_{out}=floor((L_{in}+2*padding-dilation*(kernerl\_size-1)-1)/stride+1)$$