<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Pytorch on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/pytorch/</link><description>Recent content in Pytorch on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/pytorch/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>张量</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/tensor/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:35:54 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/tensor/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在计算机科学和深度学习中，张量是一种数学对象，它将标量、向量和矩阵推广到更高维度。它由其秩（维度数量）和形状等特征定义。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种多维数组，是深度学习框架中的基本数据结构。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>秩&lt;/li>
&lt;li>形状&lt;/li>
&lt;li>维度&lt;/li>
&lt;li>广播机制&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>图像处理（4D张量）&lt;/li>
&lt;li>神经网络权重存储&lt;/li>
&lt;li>批量数据输入&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="code-example">Code Example&lt;/h2>
&lt;div class="highlight">&lt;pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;">&lt;code class="language-python" data-lang="python">&lt;span style="display:flex;">&lt;span>&lt;span style="color:#f92672">import&lt;/span> torch
&lt;/span>&lt;/span>&lt;span style="display:flex;">&lt;span>t &lt;span style="color:#f92672">=&lt;/span> torch&lt;span style="color:#f92672">.&lt;/span>tensor([[&lt;span style="color:#ae81ff">1&lt;/span>, &lt;span style="color:#ae81ff">2&lt;/span>], [&lt;span style="color:#ae81ff">3&lt;/span>, &lt;span style="color:#ae81ff">4&lt;/span>]])
&lt;/span>&lt;/span>&lt;/code>&lt;/pre>&lt;/div>&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/matrix-%E7%9F%A9%E9%98%B5/">Matrix (矩阵)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector-%E5%90%91%E9%87%8F/">Vector (向量)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/deep-learning-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Deep Learning (深度学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/numpy-%E6%95%B0%E5%80%BC%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%BA%93/">NumPy (数值计算库)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>Pytorch Model Hub Mixin</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/pytorch_model_hub_mixin/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:31:05 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/pytorch_model_hub_mixin/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>PyTorch Model Hub Mixin 是 Hugging Face Transformers 库提供的一个组件，它扩展了标准的 PyTorch nn.Module 类。它添加了如 save_pretrained 和 from_pretrained 等方法，&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>PyTorch Model Hub Mixin 是一个实用程序类，使 PyTorch 模型能够与 Hugging Face Hub 无缝集成，从而方便模型的保存和加载。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>模型序列化&lt;/li>
&lt;li>Hugging Face Hub&lt;/li>
&lt;li>nn.Module 扩展&lt;/li>
&lt;li>可复现性&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>公开分享自定义模型&lt;/li>
&lt;li>标准化模型存储格式&lt;/li>
&lt;li>促进协作研究&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/hugging-face-transformers/">Hugging Face Transformers&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/pytorch/">PyTorch&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%89%88%E6%9C%AC%E6%8E%A7%E5%88%B6-model-versioning/">模型版本控制 (Model Versioning)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/nn-module/">nn.Module&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>