PyTorch最佳实践，怎样才能写出一手风格优美的代码

行使呼吁行参数配置代码执行时行使的参数(batch 的巨细、进修率等)很是利便。一个简朴的尝试参数跟踪要领，即直接把从「parse_args」吸取到的字典(dict 数据)打印出来：

# saves arguments to config.txt file 
opt = parser.parse_args()with open("config.txt", "w") as f: 
    f.write(opt.__str__()) 

5. 假如也许的话，请行使「Use .detach()」从计较图中开释张量

为了实现自动微分，PyTorch 会跟踪全部涉及张量的操纵。请行使「.detach()」来防备记录不须要的操纵。

6. 行使「.item()」打印出标量张量

你可以直接打印变量。然而，我们提议你行使「variable.detach()」或「variable.item()」。在早期版本的 PyTorch(< 0.4)中，你必需行使「.data」会见变量中的张量值。

7. 行使「call」要领取代「nn.Module」中的「forward」要领

这两种方法并不完全沟通，正如下面的 GitHub 题目单所指出的：

（编辑：湖南网）

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