大模型论文系列Google在Tensorflow前构建的第一代深度学习框架DistBeliefCarryMeRookie:大模型系列论文:Large Scale Distributed Deep Networks系列论文的第二期,翻译的是来自Google的tensorflow:CarryMeRooki…
PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library 4.1 让深度学习模块不过是Python程序 4.2 互用性和可拓展性 4.3 自动差分 5. 针对高性能的PyTorch实现 5.1 高效的C++核 5.2 分而治之 5.3 定制的张量分配缓存 5.4 多进...
An Introduction to PyTorch – A Simple yet Powerful Deep LearningLibrary 作者:FAIZAN SHAIKH 翻译:和中华 本文约3600字,建议阅读15分钟。 本文通过案例带你一步步上手PyTorch。 介绍 每隔一段时间,就会有一个有潜力改变深度学习格局的python库诞生,PyTorch就是...
An Introduction to PyTorch – A Simple yet Powerful Deep LearningLibrary 作者:FAIZAN SHAIKH 翻译:和中华 本文约3600字,建议阅读15分钟。 本文通过案例带你一步步上手PyTorch。 介绍 每隔一段时间,就会有一个有潜力改变深度学习格局的python库诞生,PyTorch就是其中一员。 在过去的几周里,我一直沉浸在PyTorch中,...
PyTorch 是一个 Python 程序库,有助于构建深度学习项目。它强调灵活性,并允许用深度学习领域惯用的 Python 来表示深度学习模型。它的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者,并且在第 1 次发布之后的几年里,它已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一。 正如Python 在编程方面所做的那样,PyTorch 也为...
Kaolin: A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research 文章链接: https://arxiv.org/abs/1911.05063 作者是来自NVIDIA的Krishna Murthy J. 作者提出了一个旨在加速3D深度学习研究的PyTorch库——Kaolin。Kaolin这个名字来自于kaolinite,中文意思是高岭石,亦称“高岭土”、“瓷土”,是一种黏土矿物,有...
Folders and files Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History3 Commits 00 Pytorch Fundamentals added jupyter library Feb 27, 2025 README.md first commit Feb 27, 2025 Repository files navigation README pytorch-deep-learningAbout...
PyTorch integration: Integrates effortlessly with other PyTorch libraries, facilitating end-to-end training of PyTorch Frame with downstream PyTorch models. For example, by integrating withPyG, a PyTorch library for GNNs, we can perform deep learning over relational databases. Learn more inRelBenchand...
【图灵得主作品】深度学习deeplearning中文版花 伊恩·古德费洛等 ¥36 柔性作业车间调度中群体智能优化算法的应用研究 曹阳,宋立波,史海波开本:16开 纸张:轻型纸 包装:平装-胶订 是否套装:否 国际标准书号ISBN:9787111749783 所属分类:图书>计算机/网络>人工智能>深度学习与神经网络 商品详情 ... 价格说明 ...
Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第八章 Using convolutions to generalize 主要内容 1. 卷积 2. 卷积的实现 2.1 卷积的Padding 2.2 卷积的简单理解 2.3 更进一步:深度和池化(pooling) 2.4 整合进神经网络 3. 使用nn.Module来创建模型 4. 训练网络 ...