龙哥盟

摘要： 译者：Yif Du 协议：CC BY-NC-ND 4.0 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 本书旨在为新人提供自然语言处理（NLP）和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中 阅读全文

摘要： 译者：平淡的天 作者: Adam Paszke 本教程将展示如何使用 PyTorch 在OpenAI Gym的任务集上训练一个深度Q学习 (DQN) 智能点。 任务 智能点需要决定两种动作：向左或向右来使其上的杆保持直立。你可以在 Gym website 找到一个有各种算法和可视化的官方排行榜。 当 阅读全文

摘要： 译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包。先简单介绍一下这个包，然后训练我们的第一个的神经网络。 autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义（define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代 阅读全文

摘要： 译者：lhc741 作者：Jeremy Howard，fast.ai。感谢Rachel Thomas和Francisco Ingham的帮助和支持。 我们推荐使用notebook来运行这个教程，而不是脚本，点击这里下载notebook(.ipynb)文件。 Pytorch提供了torch.nn、to 阅读全文

摘要： 译者：kunwuz torch.hub.load(github, model, force_reload=False, *args, **kwargs) 从github上加载一个带有预训练权重的模型。 参数: github – 必需，一个字符串对象，格式为“repo_owner/repo_name[ 阅读全文

摘要： 译者：keyianpai 创建 Torch 脚本代码将追踪和脚本化结合起来Torch 脚本语言参考 类型表达式语句变量解析python值的使用调试内置函数 Torch脚本是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。用Torch脚本编写的代码可以从Python进程中保存，并在没有Pyth 阅读全文

摘要： LINE: Large-scale Information Network Embedding Arxiv 1503.03578 三、问题定义 我们使用一阶和二阶邻近度，正式定义了大规模信息网络嵌入问题。 我们首先定义一个信息网络如下： 定义 1（信息网络）：信息网络定义为G = (V, E)，其中 阅读全文

摘要： 译者：cangyunye 作者: Adam Paszke 修订者: Adam Dziedzic 在这个教程里，我们要完成两个任务: 创建一个无参神经网络层。 这里需要调用numpy作为实现的一部分。 创建一个权重自主优化的伸进网络层。 这里需要调用Scipy作为实现的一部分。 import torc 阅读全文

摘要： 译者：冯宝宝 本教程将向您展示如何使用ONNX将已从PyTorch导出的神经模型传输模型转换为Apple CoreML格式。这将允许您在Apple设备上轻松运行深度学习模型，在这种情况下，可以从摄像机直播演示。 什么是ONNX ONNX（开放式神经网络交换）是一种表示深度学习模型的开放格式。借助ON 阅读全文

摘要： 译者: belonHan 注意 checkpointing的实现方法是在向后传播期间重新运行已被checkpint的前向传播段。 所以会导致像RNG这类(模型)的持久化的状态比实际更超前。默认情况下，checkpoint包含了使用RNG状态的逻辑(例如通过dropout)，与non-checkpoi 阅读全文