https://github.com/torch/nn/blob/b80e26e8b849a69b8121acf62f3487095c2f10e8/generic/Threshold.c 这些文件包含在这些行中的包中。: - init.lua : https://github.com/torch/nn/blob/b80e26e8b849a69b8121acf62f3487095c2f10e8/init.lua#L68- init.c : https://github.com/torch/nn/blob/b80e26e...
A CUDA backend for Torch7. Contribute to torch/cutorch development by creating an account on GitHub.
.github data docker docs images source feature models quick_start usage convert_easyrec_config_to_tzrec_config.md eval.md export.md feature_selection.md predict.md serving.md train.md conf.py develop.md faq.md index.rst quick_start.rst reference.md Makefile make.bat examples requirements scrip...
源码编译:github.com/pytorch/pyto # 拉取依赖 git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch # if you are updating an existing checkout git submodule sync git submodule update --init --recursive # 编包 export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda...
https://github.com/rballester/tntorch New:我们的Read the Docs网站已经发布! 欢迎使用tntorch,一个使用张量网络的PyTorch驱动的建模和学习库。 这种网络的独特之处在于它们使用多线性神经单元(而不是非线性激活单元)。 功能包括: 张量、广播、转让等的基本和花哨索引 ...
PyTorch 1.0 中文文档:torch.hub kunwuz torch.hub.load(github, model, force_reload=False, *args, **kwargs) 1. 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[:tag_name]”,可选 tag/branch。如果未做指定,默认的 branch 是master。比...
总结内容包括了,github上的各类高星tutorial(其实内容上基本差不多大同小异的),pytorch中文手册,《deep learning with pytorch》《深度学习框架pytorch快速开发与实战》,《深度学习入门之torch》以及官方文档,说老实话,大部分教程或者书讲的都差不多,还是官网提供的信息量最多最大。
https://github.com/torchgan/torchgan 对于习惯使用 Pytorch 框架的同学,现在可以采用这个开源项目快速搭建一个 GAN 网络模型了! 目前该开源项目有 400+ 星,它给出了安装的教程、API文档以及使用教程,文档的地址如下: https://torchgan.readthedocs.io/en/latest/ ...
官方文档地址: https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html 社区中文翻译版本:https://pytorch.ac.cn/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html Pytorch 示例项目仓库: https://github.com/pytorch/examples 对应Python 版本示例:https://github.com/pytorch/tutorials/blob/main/beginner_sou...
其文档遍布于整个 Torch 的 GitHub 库，有时候不能立即解决一些特定的问题。6.3 Tensor Flow 其使用了非常动态的语言 Python，让用户可以轻松地编写脚本。其 CPU 并行化是自动的，而且其使用了计算图结构，可以轻松利用 GPU 计算。其提供了很好的数据可视化，并且让初学者也可以轻松地获取已经准备好的软件包，尽管...