intermediate/sg_execution_times

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计算时间

00:00.000 intermediate 目录中 32 个文件的总执行时间

示例	时间	内存 (MB)
自动求导保存张量的钩子 (autograd_saved_tensors_hooks_tutorial.py)	00:00.000	0.0
使用 Ax 进行多目标 NAS (ax_multiobjective_nas_tutorial.py)	00:00.000	0.0
从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 对名称进行分类 (char_rnn_classification_tutorial.py)	00:00.000	0.0
从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 生成名称 (char_rnn_generation_tutorial.py)	00:00.000	0.0
使用自定义函数融合卷积和批量归一化 (custom_function_conv_bn_tutorial.py)	00:00.000	0.0
循环 DQN：训练循环策略 (dqn_with_rnn_tutorial.py)	00:00.000	0.0
模型集成 (ensembling.py)	00:00.000	0.0
前向模式自动微分 (Beta) (forward_ad_usage.py)	00:00.000	0.0
(Beta) 使用 FX 构建简单的 CPU 性能分析器 (fx_profiling_tutorial.py)	00:00.000	0.0
Inductor CPU 后端调试和性能分析 (inductor_debug_cpu.py)	00:00.000	0.0
雅可比、海森、hvp、vhp 等：组合函数变换 (jacobians_hessians.py)	00:00.000	0.0
训练一个玩马里奥的 RL 智能体 (mario_rl_tutorial.py)	00:00.000	0.0
PyTorch 中的通道优先内存格式 (memory_format_tutorial.py)	00:00.000	0.0
sphx_glr_intermediate_mnist_train_nas.py (mnist_train_nas.py)	00:00.000	0.0
神经切线核 (neural_tangent_kernels.py)	00:00.000	0.0
如何通过将优化器步骤融合到反向传播中来节省内存 (optimizer_step_in_backward_tutorial.py)	00:00.000	0.0
参数化教程 (parametrizations.py)	00:00.000	0.0
逐样本梯度 (per_sample_grads.py)	00:00.000	0.0
PyTorch 中 non_blocking 和 pin_memory() 的良好使用指南 (pinmem_nonblock.py)	00:00.000	0.0
剪枝教程 (pruning_tutorial.py)	00:00.000	0.0
使用 TorchRL 进行强化学习 (PPO) 教程 (reinforcement_ppo.py)	00:00.000	0.0
强化学习 (DQN) 教程 (reinforcement_q_learning.py)	00:00.000	0.0
(Beta) 使用缩放点积注意力 (SDPA) 实现高性能 Transformer (scaled_dot_product_attention_tutorial.py)	00:00.000	0.0
从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力进行翻译 (seq2seq_translation_tutorial.py)	00:00.000	0.0
空间变换网络教程 (spatial_transformer_tutorial.py)	00:00.000	0.0
带 TensorBoard 的 PyTorch 分析器 (tensorboard_profiler_tutorial.py)	00:00.000	0.0
使用 torch.compile 构建卷积/批量归一化融合器 (torch_compile_conv_bn_fuser.py)	00:00.000	0.0
torch.compile 简介 (torch_compile_tutorial.py)	00:00.000	0.0
torch.export 教程 (torch_export_tutorial.py)	00:00.000	0.0
TorchRec 简介 (torchrec_intro_tutorial.py)	00:00.000	0.0
TorchVision 目标检测微调教程 (torchvision_tutorial.py)	00:00.000	0.0
通过将 nn.Transformer 替换为嵌套张量和 torch.compile() 来加速 PyTorch Transformer (transformer_building_blocks.py)	00:00.000	0.0