-
用字符级RNN分类名称
用字符级RNN分类名称 准备数据 将名字转化为张量 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 用字符级RNN分类名称 译者：@孙永杰 作者 : Sean Robertson 我们将建立和训练一个基本的字符级RNN进行分类单词. 字符级别的RNN将单词读为一系列字符 - 在每个步骤输... -
1.6 高阶函数
1.6 高阶函数 1.6.1 作为参数的函数 1.6.2 作为一般方法的函数 1.6.3 定义函数 III：嵌套定义 1.6.4 作为返回值的函数 1.6.5 Lambda 表达式 1.6.6 示例：牛顿法 1.6.7 抽象和一等函数 1.6.8 函数装饰器 1.6 高阶函数 来源：1.6 Higher-Order Functio... -
通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch API 定义 依赖项 简单的 Web 服务器 推断 准备图像 预测 将模型集成到我们的 API 服务器中 后续步骤 通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch 原文：https://pytorch.org/t... -
目录
wcj 这不仅是一篇教程，还是通过命令行输出我自己简历的一个工具O(∩_∩)O哈哈哈~，很有趣的样子哦。 目录 wcj 目录 学习出发点 第一个小实例 创建目录 编写命令行 全局运行命令调试 install link 错误处理 发布安装 发布到npm中 安装 Commander 特性 API 安装comm... -
从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 生成名称
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 ... -
第五章 序列和协程
第五章 序列和协程 5.1 引言 5.2 隐式序列 5.2.1 Python 迭代器 5.2.2 for 语句 5.2.3 生成器和yield 语句 5.2.4 可迭代对象 5.2.5 流 5.3 协程 5.3.1 Python 协程 5.3.2 生产、过滤和消耗 5.3.3 多任务 第五章 序列和协程 来源：Chapter 5... -
从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 分类名称
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... -
探索“hello - algo”：算法学习的友好起点
《探索“hello - algo”：算法学习的友好起点》 项目简介 项目特色 对学习者的帮助 项目社区与发展 《探索“hello - algo”：算法学习的友好起点》 在算法学习的广阔天地中，“hello - algo”项目宛如一颗璀璨的启明星，为初学者照亮前行的道路。这个由krahets在GitHub上开源的项目，凭借其独特的魅力和丰富的价值... -
用 PyTorch 编写分布式应用
用 PyTorch 编写分布式应用 设置 点对点通信 集合通信 分布式训练 我们自己的 Ring-Allreduce 高级主题 通信后端 初始化方法 用 PyTorch 编写分布式应用 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 作者 ：SébArn...
