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Referência Rápida de PyTorch
Cheat sheet pronto para impressão de Referência Rápida de PyTorch, organizado para consulta rápida, estudo e uso ao lado da mesa
Amostra
O que tem neste cheat sheet
- Tensores
- Autograd
- Redes Neurais
- Carregamento de Dados
- Loop de Treinamento
- Otimizadores
- Funções de Perda
- Salvar e Carregar
- GPU
- Padrões Comuns
Criando Tensores
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.zeros(2, 3)
c = torch.ones(3, 3)
d = torch.randn(2, 4) # normal dist
Construtores de Tensor
torch.zeros(m, n) | Todos zeros, forma (m, n) |
torch.ones(m, n) | Todos uns, forma (m, n) |
torch.randn(m, n) | Normal padrão aleatório |
torch.arange(start, end, step) | Valores igualmente espaçados |
torch.linspace(start, end, steps) | Número fixo de pontos |
torch.eye(n) | Matriz identidade |
torch.empty(m, n) | Memória não inicializada |
Interoperabilidade com NumPy
t = torch.from_numpy(np_array)
arr = tensor.numpy() # shares memory
t = torch.as_tensor(np_array)
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