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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 阅读全文
posted @ 2019-02-10 11:13
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【主页】 "apachecn.org" 【Github】 "@ApacheCN" 暂时下线: "社区" 暂时下线: "cwiki 知识库" 自媒体平台 "微博：@ApacheCN" "知乎：@ApacheCN" "CSDN" "简书" "OSChina" "博客园" 我们不是 Apache 的官方组 阅读全文
posted @ 2019-02-09 11:19
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【主页】 "apachecn.org" 【Github】 "@ApacheCN" 暂时下线: "社区" 暂时下线: "cwiki 知识库" 自媒体平台 "微博：@ApacheCN" "知乎：@ApacheCN" "CSDN" "简书" "OSChina" "博客园" 我们不是 Apache 的官方组 阅读全文
posted @ 2019-02-04 12:10
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译者： "guobaoyo" 示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型 这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导出到 ONNX 格式. 它会运行一次,然后把模型保存至 : 得到的 是一个 protobuf 二值文件 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:38
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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 " " 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。 返回一个cublas 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:30
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译者： "冯宝宝" 可以通过 " " 或 " " 访问 " " 的数字属性。 torch.finfo " " 是一个用来表示浮点 " " 的数字属性的对象（即 ，`torch.float64 torch.float16`）。 这类似于 "numpy.finfo" 。 " " 提供以下属性: | 名称 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:29
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译者： "冯宝宝" 许许多多的PyTorch操作都支持 " " ")。 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度； 遍历张量维度大小时，从末尾随开 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:28
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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： ，允许从梯度计算中细致地排除子图，并可以提高效率。 只要有单个输入 阅读全文
posted @ 2019-02-03 16:27
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译者： "solerji" PyTorch C++ 前端 是PyTorch机器学习框架的一个纯C++接口。PyTorch的主接口是Python，Python API位于一个基础的C++代码库之上，提供了基本的数据结构和功能，例如张量和自动求导。C++前端暴露了一个纯的C++11的API，在C++底层 阅读全文
posted @ 2019-02-03 15:35
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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 阅读全文
posted @ 2019-02-03 15:33
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