pytorch中torch.nn构建神经网络的不同层的含义
主要是参考这里,写的很好PyTorch 入门实战（四）——利用Torch.nn构建卷积神经网络 卷积层nn.Con2d() 常用参数 in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 kernel_size:滤波器（卷积核）大小，宽和高相 ...
原文：pytorch中神经网络的多线程数设置：torch.set_num_threads(N)
实验室的同学一直都是在服务器上既用CPU训练神经网络也有使用GPU的，最近才发现原来在pytorch中可以通过设置torch.set num threads args.thread 来限制CPU上进行深度学习训练的线程数。 torch.set num threads args.thread 在使用时的一个注意事项就是如果不设置则默认使用物理CPU核心数的线程进行训练，而往往默认设置是可以保证运算效 ...
2022-01-29 09:12 0 7262 推荐指数：
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torch常有的神经网络例子解释
http://blog.csdn.net/u010946556/article/details/51339385 粗略内容来自该博客，本人虽然知道bp的功能，但是却不知道如何实现一直都在纠结，即使知道torch几行代码就能够架设复杂的神经网络跑数据，但是不会写自己的复杂的网络的人不算真正研究者 ...
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Threads(异步和多线程）
： 如果这样去调用： 如果去掉设置最大线程的代码： 运行结果如 ...