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2019年2月10日
PyTorch 1.0 中文官方教程：使用 Amazon AWS 进行分布式训练
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(26) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文官方教程：序列模型和LSTM网络
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(23) 评论(0) 推荐(0)
2019年2月8日
劝退与转行：没有什么是普适的
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(11) 评论(0) 推荐(0)
2019年2月3日
PyTorch 1.0 中文文档：torch.cuda
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(40) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文文档：广播语义
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(18) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文文档：自动求导机制
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(18) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文官方教程：基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译
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(24) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文官方教程：使用ONNX将模型从PyTorch传输到Caffe2和移动端
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(43) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文官方教程：对抗性示例生成
摘要： 译者：cangyunye 作者: Nathan Inkawhich 如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面，特别是在面对欺骗模型的对手时。 本教程将提高您对ML模 阅读全文
posted @ 2019-02-03 15:20 绝不原创的飞龙 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 1.0 中文官方教程：混合前端的 seq2seq 模型部署
摘要： 译者：cangyunye 作者: Matthew Inkawhich 本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。 我们要转换的模型是来自于聊天机器人教程 Chatbot tutorial. 你可以把这个教程当做Chatbot tutorial的第二篇章,并 阅读全文
posted @ 2019-02-03 15:13 绝不原创的飞龙 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
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