介绍 PyTorch3D提供3D计算机视觉研究与高效的，可重用的组件 。 主要功能包括： 用于存储和处理三角形网格的数据结构 在三角形网格上的有效操作（投影变换，图卷积，采样，损失函数） 可区分的网格渲染器 PyTorch3D旨在与深度学习方法平滑集成，以预测和处理3D数据。 因此，PyTorch3D中的所有运算符： 使用PyTorch张量实现 可以处理异构数据的小批量 可以区分 可以利用GPU进行加速 在FAIR中，PyTorch3D已用于为研究项目（例如提供动力。 安装 有关详细说明

使用PyTorch进行深度学习 “使用PyTorch进行深度学习：零到GAN”。 本课程由机器学习的项目管理和协作平台Jovian.ml教授。 教学大纲 该课程分为6个模块，将通过视频讲座和交互式Jupyter笔记本电脑进行为期6周的教学。 每个讲座将持续2个小时左右。 第1单元：PyTorch基础知识-张量和渐变 Jupyter笔记本简介和Python数据科学 在PyTorch中创建向量，矩阵和张量 张量运算和梯度计算 PyTorch与Numpy的互操作性 单元2：线性回归和梯度下降 使用T

PyTorch是一个Python软件包，提供了两个高级功能： 具有强大GPU加速功能的Tensor计算（如NumPy） 基于基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络 您可以在需要时重用自己喜欢的Python软件包（例如NumPy，SciPy和Cython）来扩展PyTorch。 系统 3.6 3.7 3.8 Linux CPU — Linux GPU — Windows CPU / GPU — — Linux（ppc64le）CPU — — Linux（pp

张量创建 1. 直接创建 1.1 torch.tensor() 1.2 torch.from_numpy(ndarray) #从numpy创建tensor， 与原ndarray共享内存 2. 通过数值创建 2.1 torch.zeros() torch.zeros_like() torch.ones() torch.ones_like() torch.full() torch.full_like() 2.2 等差数列 torch.arange() #左闭右开，设置数列步长 torch.ra