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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 公众号：尤而小屋 整理：Peter 本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。 PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。 基本配置 导入包和版本查询 import torch import torch.nn as nn import torchvision print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) print(torch.cuda.get_device_name( 0 )) 可复现性 在硬件设备（CPU、GPU）不同时，完全的可复现性无法保证，即使随机种子相同。但是，在同一个设备上，应该保证可复现性。具体做法是，在程序开始的时候固定tor
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