怎么用pytorch深度学习

？ 开发环境 如何使用PyCharm在本地IDE开发模型？ 如何使用VSCode在本地IDE开发模型？ 如何修改Notebook远程连接IP地址？ 训练 如何将本地代码迁移上云训练部署？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 推理 如何编写模型推理代码？ 如何编写模型配置文件？

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性能要求较高，精度敏感。 立即使用>> 深度优化 方案简介： 在通用优化的基础上，利用模型结构优化、知识蒸馏、混合量化、QAT等技术能力，面向目标业务场景和硬件平台进行深度性能优化，性能最高可提升10倍以上。 适用场景 边侧、端侧，有较大的性能及成本压力。 敬请期待 通用优化 方案简介：

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Adaboost GBDT Xgboost 聚类 关联规则挖掘 深度学习理论课程 探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型 了解更多 深度学习理论入门 理论课程 深度学习理论入门 深度学习实践课程 深度学习基础知识综合实践，内容以MNIST手写数字识别任务为主线

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安装深度学习框架 若用户仅进行离线推理，请跳过此章节。 本文档以TensorFlow为例介绍安装深度学习框架的步骤，如果用户要使用MindSpore框架，请登录https://www.mindspore.cn/install获取安装MindSpore框架的方法。如果用户要使用Py

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安装深度学习框架 在线推理或训练场景下需要安装深度学习框架。 本文档以TensorFlow为例介绍安装深度学习框架的步骤，如果用户要使用MindSpore框架，请登录https://www.mindspore.cn/install获取安装MindSpore框架的方法。如果用户要使

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toolkit：开发套件包。主要用于用户开发应用、自定义算子和模型转换。开发套件包包含开发应用程序所需的AscendCL库文件、开发辅助工具（如ATC模型转换工具）等。 tfplugin：插件包，对接上层框架Tensorflow的适配插件。在线推理或训练场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。

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练）、张量分解。 了解压缩后如果精度不达标，如何进行手动或者自动量化回退。 了解常用的量化和稀疏算法。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档： 熟悉Linux基本命令。 对机器学习、深度学习有一定的了解。 父主题： AMCT工具（PyTorch）

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