在 中文 中使用 Pytorch 的示例及其翻译为 英语
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PyTorch擅长两件事。
Facebook使用PyTorch做了一个大跃进。
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PyTorch也在迅速发展。
这个框架本身是建立在PyTorch之上的。
PyTorch中的自动微分运算.
TensorFlow在学术界输给了PyTorch。
PyTorch中的基本单位是张量(Tensor)。
研究人员对PyTorch的兴趣正在快速增加.
PyTorch的要求取决于你的操作系统。
在计算机视觉比赛中,我非常喜欢用pytorch。
PyTorch是当今最受欢迎的机器学习框架之一。
这个开源项目进一步包含了这一方法的PyTorch实现。
的概率编程软件"Pyro"就是在Pytorch上创建的。
PyTorch是一个使用Python的常用深度学习框架。
Kaolin是一个旨在加快3D深度学习研究的PyTorch库。
句子编码器是在PyTorch中实现的,只需很少的外部依赖。
CycleGAN的PyTorch实现已经被用于图像到图像的转换。
我们计划从Chainer过渡到PyTorch,以便将来的工作。
句子编码器是在PyTorch中实现的,只需要很少的外部依赖。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。
有趣的是,选择Pytorch框架来实现Fast.
我们很幸运,有像Pytorch团队这样的人正在构建创造性实践者需要快速迭代和试验的工具。
GPU加速在Keras中可以进行隐式地处理,而PyTorch需要我们指定何时在CPU和GPU间迁移数据。
他们现在已经将ONNX整合到PyTorch1.0中,以便模型可以与其他框架进行互操作,开发人员可以“混搭”。
PyTorch开发人员和用户社区在讨论论坛上的第一时间回答问题,但你应该首先检查API文档。
现在,Facebook已经将ONNX整合到PyTorch1.0中,使模型能够与其他框架进行互操作,并且开发人员可以“混合搭配”。
总体而言,PyTorch针对的是研究人员,但它也可以用于原型和初始生产工作负载,并提供最先进的算法。
本书使用Python中的Keras和PyTorch,重点介绍如何将各种深度学习模型应用于半监督和非监督异常检测任务。