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从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 生成名称
313
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 生成名称 准备数据 创建网络 训练 准备训练 训练网络 绘制损失图 网络采样 练习 从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 生成名称 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html ...
第十八章
303
2025-05-18
《《The Book Of Ruby》免费的 Ruby 编程高级教程》
第十八章 调试与测试 IRB - 交互式 Ruby 调试 单元测试 深入探索 单元测试时可用的断言 换行很重要 图形化调试器 { "title" : "第十八章" , "ctime" : "2018-12-31 13:30:00" , "mtime" : "2018-12-31 13...
从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 分类名称
302
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 分类名称 准备数据 将名称转换为张量 创建网络 训练 准备训练 训练网络 绘制结果 评估结果 在用户输入上运行 练习 从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 分类名称 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classif...
Java 8 简明教程
296
2025-05-18
《Java 8 简明教程》
Java 8 简明教程 允许在接口中有默认方法实现 Lambda表达式 函数式接口 方法和构造函数引用 Lambda的范围 访问局部变量 访问成员变量和静态变量 访问默认接口方法 内置函数式接口 Predicates Functions Suppliers Consumers Comparators Optionals Stre...
十九、数据整理(上)
286
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
十九、数据整理(上) 在 Pandas 中通过分组应用函数 在 Pandas 中向分组应用操作 在 Pandas 数据帧上应用操作 向 Pandas 数据帧赋予新列 将列表拆分为大小为 N 的分块 在 Pandas 中使用正则表达式将字符串分解为列 由两个数据帧贡献列 从多个列表构建字典 将 CSV 转换为 Python 代码来重建它 将分...
音频 I/O 和torchaudio的预处理
280
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
音频 I/O 和torchaudio 的预处理 打开文件 转换 函数 从 Kaldi 迁移到torchaudio 可用数据集 总结 音频 I/O 和torchaudio 的预处理 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html ...
使用 Ray Tune 的超参数调整
277
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
使用 Ray Tune 的超参数调整 设置/导入 数据加载器 可配置的神经网络 训练函数 通过DataParallel 添加(多)GPU 支持 与 Ray Tune 交流 完整的训练函数 测试集准确率 配置搜索空间 使用 Ray Tune 的超参数调整 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginne...
使用torchtext的文本分类
261
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...
Upgrading
260
2025-05-18
《HBase™ 英文参考指南 3.0》
Upgrading 11. HBase version number and compatibility 11.1. Aspirational Semantic Versioning 11.1.1. HBase API Surface 11.2. Rolling Upgrades 12. Rollback 12.1. Caveats 12.2. A...
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta)
260
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...
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