分类
发现
标签
搜索
注册
登录
分类
发现
榜单
标签
搜索
注册
登录
搜索
万象云档
本次搜索耗时
2.004
秒,为您找到
170
个相关结果.
搜书籍
搜文档
Distributed communication package - torch.distributed
207
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
Distributed communication package - torch.distributed Basics Initialization TCP initialization Shared file-system initialization Environment variable initialization Groups Po...
torch.autograd的简要介绍
206
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
torch.autograd 的简要介绍 背景 在 PyTorch 中的用法 Autograd 的微分 可选阅读-使用autograd 的向量微积分 计算图 从 DAG 中排除 进一步阅读: torch.autograd 的简要介绍 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/auto...
训练一个分类器
205
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
训练一个分类器 数据呢? 训练一个图像分类器 1. 加载并规范化 CIFAR10 2. 定义一个卷积神经网络 3. 定义一个损失函数和优化器 4. 训练网络 5. 在测试数据上测试网络 在 GPU 上训练 在多个GPU上进行训练 我下一步去哪里? 训练一个分类器 译者:@小王子 校对者:@李子文 就是这个, 你已经看到...
分布式通讯包 - torch.distributed
204
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.4》
分布式通讯包 - torch.distributed 基本 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=’env://‘, kwargs) torch.distributed.get_rank() torch.distributed.get_world_size() TC...
十六、朴素贝叶斯
202
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
十六、朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯 校准预测概率 高斯朴素贝叶斯分类器 多项式逻辑回归 多项式朴素贝叶斯分类器 从零编写朴素贝叶斯分类器 十六、朴素贝叶斯 作者:Chris Albon 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 伯努利朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯分类器假设我们的所有特征都是二元的,它们仅有两个值(例...
Multi-GPU examples
200
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
Multi-GPU examples DataParallel Part of the model on CPU and part on the GPU Multi-GPU examples 译者:@unknown 校对者:@bringtree 数据并行是指当我们将 mini-batch 的样本分成更小的 mini-batches, 并...
自动求导机制
199
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
自动求导机制 反向排除 subgraphs (子图) requires_grad volatile autograd (自动求导) 如何编码 history (历史信息) 变量上的 In-place Operations (就地操作) In-place Operations (就地操作) 的正确性检查 自动求导机制 译者: @那伊抹微...
第三幕
197
2025-06-07
《茶馆》
第三幕 第三幕 时间:抗日战争胜利后,国民党特务和美国兵在北京横行的时候。秋,清晨。 地点:同前幕。 人物:王大拴 明师傅 丁厚斋 周秀花 邹福远 小宋恩子 王小花卫 福喜 小吴祥子 康顺子 方六 常四爷 丁宝 车当当 秦仲义 王利发 庞四奶奶 小心眼 茶客甲、乙 春梅 沈处长 小刘麻子 老杨 宪兵四人 取电灯费的小二 德子 小唐铁嘴 谢勇仁 〔...
多进程最佳实践
196
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.4》
多进程最佳实践 一、CUDA 张量的共享 1、避免和防止死锁 2、重用通过队列发送的缓冲区 3、异步多进程训练(如: Hogwild) 4、Hogwild 译者署名 多进程最佳实践 CUDA 张量的共享 最佳实践和技巧 避免和防止死锁 重用通过队列发送的缓冲区 异步多进程训练 hogwild torch.multipro...
100-Days-Of-ML-Code
194
2025-05-18
《机器学习100天》
100-Days-Of-ML-Code 介绍 第一天 | 数据处理 第二天 | 简单线性规划 使用单一特征来预测因变量 找到最佳的拟合线 1、数据预处理 2、训练简单线性回归模型 3、预测结果 4、可视化 第三天 | 多元线性回归 前提 注意 虚(拟)变量 虚拟变量圈套 1、数据预处理 2、训练模型 3、预测结果 ...
1..
«
8
9
10
11
»
..17