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  • 简介

    简介 简介 原文:Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB®[1] 图形命令,但它独立于 MATLAB,可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯...
  • 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器

    使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/rpc_param_server_tutorial.html 作者 : Rohan Varma 先决条件: PyTorch 分布式概述 RPC API 文档 ...
  • 编写数学表达式

    编写数学表达式 下标和上标 分数、二项式和堆叠数 根式 字体 自定义字体 重音符号 符号 示例 编写数学表达式 原文:Writing mathematical expressions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 你可以在任何 matplotlib 文本字符串中使用子 TeX 标记,将它放在一对美元...
  • PyTorch深度学习

    PyTorch深度学习 深度学习构建模块: Affine maps, non-linearities and objectives Affine Maps Non-Linearities(非线性) Softmax and Probabilities(Softmax和概率分布) Objective Functions(目标函数) Optimizati...
  • 1.3 定义新的函数

    1.3 定义新的函数 1.3.1 环境 1.3.2 调用用户定义的函数 1.3.3 示例:调用用户定义的函数 1.3.4 局部名称 1.3.5 实践指南:选择名称 1.3.6 作为抽象的函数 1.3.7 运算符 1.3 定义新的函数 来源:1.3 Defining New Functions 译者:飞龙 协议:CC BY-N...
  • PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta)

    PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta) 1.模型架构 2.辅助函数 3.定义数据集和数据加载器 ImageNet 数据 4.训练后的静态量化 5.量化感知的训练 来自量化的加速 总结 PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta) 原文:https://pytorch.org/tutorials...
  • 使用torchaudio的语音命令识别

    使用torchaudio 的语音命令识别 导入数据集 格式化数据 定义网络 训练和测试网络 总结 使用torchaudio 的语音命令识别 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/speech_command_recognition_with_torchaudio.html 本教程...
  • BERT 上的动态量化(Beta)

    BERT 上的动态量化(Beta) 简介 1.设置 1.1 安装 PyTorch 和 HuggingFace 转换器 1.2 导入必要的模块 1.3 了解辅助函数 1.4 下载数据集 2.微调 BERT 模型 2.1 设置全局配置 2.2 加载经过微调的 BERT 模型 2.3 定义分词和评估函数 3.应用动态量化 3.1 检查模型大小 ...
  • 使用torchtext的文本分类

    使用torchtext 的文本分类 使用 N 元组加载数据 定义模型 启动实例 用于生成批量的函数 定义函数来训练模型并评估结果 分割数据集并运行模型 使用测试数据集评估模型 测试随机新闻 使用torchtext 的文本分类 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentimen...
  • 训练分类器

    训练分类器 数据呢? 训练图像分类器 1.加载并标准化 CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.根据测试数据测试网络 在 GPU 上进行训练 在多个 GPU 上进行训练 我下一步要去哪里? 训练分类器 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/bl...