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Torch是一個深度學習框架，可以通過多種方式進行模型部署。以下是一些常見的方法： 使用TorchScript：TorchScript是Torch的靜態圖表示形式，可以將訓練好的模型轉換為Torc
在Torch中，可以使用以下模型壓縮技術來減小模型的大小和提高推理速度： 權重剪枝（Weight Pruning）：移除模型中接近于零的權重，減少參數量以及計算量。 網絡量化（Network
在Torch中實現多GPU訓練通常通過使用nn.DataParallel模塊來實現。nn.DataParallel模塊可以將模型復制到每個GPU上，并在每個GPU上并行地計算前向傳播和反向傳播。 以下
在Torch中進行模型可視化一般有兩種方法： 使用Torch的nngraph庫：nngraph庫是Torch中用于構建神經網絡模型的庫，它可以將神經網絡模型的結構可視化為一個圖形。你可以通過安裝n
StepLR：每過一定數量的epoch，將學習率乘以一個特定的因子。 MultiStepLR：在指定的milestones（里程碑）處降低學習率。 ExponentialLR：按指數衰減調
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