<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>PyTorch - 标签 - 容器 | AI | 大数据</title>
        <link>https://www.runzhliu.cn/tags/pytorch/</link>
        <description>PyTorch - 标签 - 容器 | AI | 大数据</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>runzhliu@163.com (runzhliu)</managingEditor>
            <webMaster>runzhliu@163.com (runzhliu)</webMaster><lastBuildDate>Wed, 01 Feb 2017 00:00:00 &#43;0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.runzhliu.cn/tags/pytorch/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>PyTorch-Dynamo</title>
    <link>https://www.runzhliu.cn/pytorch-dynamo/</link>
    <pubDate>Wed, 01 Feb 2017 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>runzhliu</author>
    <guid>https://www.runzhliu.cn/pytorch-dynamo/</guid>
    <description><![CDATA[概述 TorchDynamo 是一个 Python 级别的 JIT 编译器，旨在使未修改的 PyTorch 程序更快。TorchDynamo 挂钩到 CPython (PEP 523) 中的帧评估 API，以在执行之前动态修改 Python 字节码。它]]></description>
</item>
<item>
    <title>PyTorch相关</title>
    <link>https://www.runzhliu.cn/pytorch%E7%9B%B8%E5%85%B3/</link>
    <pubDate>Wed, 01 Feb 2017 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>runzhliu</author>
    <guid>https://www.runzhliu.cn/pytorch%E7%9B%B8%E5%85%B3/</guid>
    <description><![CDATA[概述 PyTorch的发展历史 1.0版本（2018年1月）: PyTorch第一个稳定版本的发布，具有自动微分、动态图、支持numpy的张量运算]]></description>
</item>
<item>
    <title>TorchServe测试</title>
    <link>https://www.runzhliu.cn/torchserve%E6%B5%8B%E8%AF%95/</link>
    <pubDate>Wed, 01 Feb 2017 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>runzhliu</author>
    <guid>https://www.runzhliu.cn/torchserve%E6%B5%8B%E8%AF%95/</guid>
    <description><![CDATA[概述 升级Python3.8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 wget --no-check-certificate https://www.python.org/ftp/python/3.8.2/Python-3.8.2.tgz tar xzvf Python-3.8.2.tgz mkdir /usr/local/python3.8/ cd Python-3.8.2 ./configure --prefix=/usr/local/python3.8 make make install mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak mv /usr/bin/pip /usr/bin/pip.bak ln -s /usr/local/python3/bin/python3.8 /usr/bin/python ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip python -V 参考资料 宣布推出 TorchServe – 适用于]]></description>
</item>
<item>
    <title>TorchServe调研-00-部署</title>
    <link>https://www.runzhliu.cn/torchserve%E8%B0%83%E7%A0%94-00-%E9%83%A8%E7%BD%B2/</link>
    <pubDate>Wed, 01 Feb 2017 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>runzhliu</author>
    <guid>https://www.runzhliu.cn/torchserve%E8%B0%83%E7%A0%94-00-%E9%83%A8%E7%BD%B2/</guid>
    <description><![CDATA[概述 本文主要介绍一下 TorchServe 的测试和应用。 优势 从工程实现的角度看，TorchServe 是有很多优势的，包括 metrics, logging, batch interference。 实践 1 2]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
