上一页 1 ··· 313 314 315 316 317 318 319 320 321 ··· 404 下一页
摘要: 译者:hijkzzz 卷积函数 conv1d torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor 对由多个输入平面组成的输入信号进行一维卷积. 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:21 绝不原创的飞龙 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:片刻 torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU,并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。 但是,一旦分配了 tensor,就可以对其进行操作而不管所选择的 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:16 绝不原创的飞龙 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:yportne13 作者: Nathan Inkawhich 编辑: Teng Li 在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置,编写和运行 PyTorch 1.0 分布式训练程序。首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 环境配置, 最后是 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:15 绝不原创的飞龙 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:ETCartman 之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态. 然而有时 这并不是我们想要的效果. 在自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 中, 序列模型是一个核心的概念. 所谓序列模型, 即输入依赖于时间信息的模 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:13 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者:张竣誉 打算用这一篇结束我的劝退文章写作:能救则救,多救一个其实是给我自己多一个对手,写这些,纯属为了报答当年受到劝退人士启发的恩情。 这篇将由以下几个问题组成: ①什么样的行业(专业)最好要放弃? ②放弃行业(专业)后,条条大路通码农(金融)? ③身在坑中的你为什么会如此反感我的言论? ④成 阅读全文
posted @ 2019-02-08 22:26 绝不原创的飞龙 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:bdqfork 这个包添加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量同样的功能,但是它使用GPU进计算。 它是懒加载的,所以你可以随时导入它,并使用 is_available() 来决定是否让你的系统支持CUDA。 CUDA semantics 有关于使用CUDA更详细的信息。 torc 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:31 绝不原创的飞龙 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:冯宝宝 许许多多的PyTorch操作都支持NumPy Broadcasting Semantics。 简而言之,如果PyTorch操作支持广播,那么它的Tensor参数可以自动扩展为相同的类型大小(不需要复制数据)。 一般语义 如果遵守以下规则,则两个张量是“可广播的”: 每个张量至少有一个维 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:27 绝不原创的飞龙 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:冯宝宝 本说明将概述autograd(自动求导)如何工作并记录每一步操作。了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助你编写更高效,更清晰的程序,并可以帮助您进行调试。 反向排除子图 每个张量都有一个标志:requires_grad,允许从梯度计算中细致地排除子图,并可以提高效率 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:26 绝不原创的飞龙 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:mengfu188 作者: Sean Robertson 在这个项目中,我们将教一个把把法语翻译成英语的神经网络。 [KEY: > input, = target, < output] > il est en train de peindre un tableau . = he is pain 阅读全文
posted @ 2019-02-03 15:30 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 译者:冯宝宝 在本教程中,我们将介绍如何使用ONNX将PyTorch中定义的模型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中。一旦进入Caffe2,我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后我们展示了如何使用Caffe2功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型。 在本教程中,你需要安装on 阅读全文
posted @ 2019-02-03 15:22 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 ··· 313 314 315 316 317 318 319 320 321 ··· 404 下一页