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PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta)
275
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
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
274
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
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...
使用torchtext的文本分类
274
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
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
271
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
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...
将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行它(可选)
271
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行它(可选) 使用 ONNX 运行时在图像上运行模型 将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行它(可选) 原文:https://pytorch.org/tutorials/advanced/super_resolution_with_onnxrun...
Caddy
269
2025-05-07
《Discuz! Q 官方文档》
Caddy 操作场景 前提条件 操作步骤 步骤一:配置 PHP 安装扩展 安装 PHP 函数 步骤二:下载并解压 Discuz!Q 安装包 步骤三:配置 Caddy root 配置 步骤四:初始化安装 Discuz! Q 步骤五:添加计划任务 Caddy 操作场景 本文档将指导您如何在已安装 Caddy 的 Linux 服务器上...
一:前言
267
2025-05-24
《五子棋AI教程 第二版》
为什么出第二版 教程大纲 我能学习到什么知识? 这个AI的棋力如何 关于编程语言的问题 这个项目是完全开源的 关于作者 言川 为什么出第二版 在 2016年2月的时候,我写了第一版的五子棋AI教程。当时是边写代码边写博客,因此出现了一些理解上有偏差的地方,以及文章中的代码片段和最终的代码有很多不一致的地方。经过两年多的时间,断断续续更新了好...
PyTorch 中的命名张量简介(原型)
265
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
PyTorch 中的命名张量简介(原型) 基础知识:命名维度 访问器和归约 名称推断 广播 矩阵乘法 新行为:按名称显式广播 新行为:按名称展平或取消展平维度 Autograd 支持 其他受支持的(和不受支持的)功能 更长的例子:多头关注 运行示例 总结 PyTorch 中的命名张量简介(原型) 原文:https://pyto...
服务发现组件 Eureka 的几个主要调用过程
265
2025-05-18
《互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲》
服务发现组件 Eureka 的几个主要调用过程 前言 Eureka 是什么 服务注册中心(Eureka Server) 服务注册(Register) 服务续约(Renew) 服务下线(Cancel) 服务剔除(Eviction) 服务提供者(Service Provider) 服务注册(Register) 服务续约(Renew) 服务下线(...
对抗示例生成
259
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
对抗示例生成 威胁模型 快速梯度符号攻击 实现 输入 受到攻击的模型 FGSM 攻击 测试函数 运行攻击 结果 准确率与ε 对抗示例样本 接下来要去哪里? 对抗示例生成 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html 作者: Nathan I...
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