Pytorch常用总结（持续更新...）

Pytorch

1. transform部分：

参考：transforms的二十二个方法

2. dataloader部分：

dataset&dataloader：

参考：dataset&dataloader详解
作用：自定义数据的加载类型

dataloader中的batch和num_works参数

参考：batch和num_works参数含义

3. 实操笔记：

参考：实操笔记

4. 基本函数

dim用法：

参考：pytorch 基本函数中的 dim

torch.sign用法：

参考：torch.sigin()用法

tensor、list、numpy的互相转换

参考：list, numpy.array, torch.Tensor 相互转换

torch.meshgrid()用法：

参考：torch.meshgrid()和np.meshgrid()的区别、torch.meshgrid()的理解
作用：常用于生成二维网格，比如图像的坐标点

torch.clamp()：

参考：torch.clamp()的理解
作用：限制元素大小在某个范围内

torch.grid_sample()：

参考：关于pytorch grid_sample()
作用：将图片按一定规则（grid）插值成新图片

5. 常用操作

sys.stdout.flush()

参考：参考
作用：实时输出缓冲区内容

torch.cuda.synchronize()

参考：torch.cuda.synchronize
作用：正确测试时间代码（解决pytorch异步问题）

tensor、Image，numpy和opencv的相互转换

参考：tensor，Image，numpy和opencv四种格式的相互转换
作用：cv2、PIL读取图片与tensor格式之间的互相转化

libtorch

1. 下载与安装：

参考：libtorch各个版本url下载

2. 入门教程：

参考：Libtorch初试教程

3. 常用函数：

参考：c++ 部署libtorch 时对Tensor块的常用操作API
作用：汇总libtorch下torch的基本操作（如，squeeze、select等）

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3. 实操笔记：

4. 基本函数

5. 常用操作

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2. 入门教程：

3. 常用函数：

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