Pytorch-基于python且具备强大GPU加速的张量和动态神经网络。- Pytorch中文网

仅采用densenet识别图中文字(ocr_densenet)
• 80 次浏览 • 0 个回复 • 2018年12月10日一、OCR 第一届西安交通大学人工智能实践大赛（2018AI实践大赛--图片文字识别）冠军二、模型结果该比赛计算每一个条目的f1score，取所有条目的平均，具体计算方式在[这里](http://competition.heils.cn/main.html)。... 阅读全文
pytorch v1.0正式版发布，增加jit和C++ API以及全新的分布式包和Torch HUB
Song • 101 次浏览 • 0 个回复 • 2018年12月09日 pytorchv0正式版于2018年12月7日正式发布。主要功能与预发布版本一样，主要新增JIT和C++前端，在预发布版本基础上增加了全新的分布式包和TorchHUB。与以往所有的更新一样,pytorch官方又提到了突破性变化。关于新... 阅读全文
pytorch LeNet5网络的实现
大大卷 • 77 次浏览 • 1 个回复 • 2018年12月07日 LeNet网络是CNN的开创新网络，在这个网络中形成了现在CNN的主要框架，在这里实现了LeNet5网络的框架，与原文略有不同。 classLeNet5(nn.Module): def__init__(self): super(LeNet... 阅读全文
pytorch文档Autograd机制——Variable上的In-place操作一段翻译有误及更新
小哥哥 • 55 次浏览 • 1 个回复 • 2018年12月07日站主你好，我最近也在学习PyTorch，在网上搜索PyTorch中文资源的时候无意中发现了你的网站，有比较丰富的中文文档资源，我觉得这一点是比较好的，但有些中文翻译还是有些问题。比如https://ptorch.com/docs/8/中的“Variable上的In-place操作”一段... 阅读全文
pytorch实现ssd边缘检测SSD: Single Shot MultiBox Object Detector
Song • 242 次浏览 • 0 个回复 • 2018年11月26日在pytorch中实现[SSD:SingleShotMultiBoxObjectDetector](http://arxiv.org/abs/1512.02325)论文实现边缘检测一、安装 -通过在官网上选择您的环境并运行相应的命令来安装PyTorch。 -... 阅读全文
在PyTorch中实现Faster RCNN (faster_rcnn_pytorch)
Song • 246 次浏览 • 0 个回复 • 2018年11月25日 PyTorch实现FasterRCNN 注意：当我开始学习PyTorch时，我在这个项目中重新实现了fasterrcnn。然后我在所有项目中使用PyTorch。我还记得我花了一个星期的时间来弄清楚如何构建cuda代码作为pytorch层:)。但实际上这不是... 阅读全文
pytorch使用google UIS-RNN算法识别出每个人的声音(以92%的准确率 google/uis-rnn）
Song • 453 次浏览 • 0 个回复 • 2018年11月19日这是无界交错状态回归神经网络（UIS-RNN）算法的库，实现这篇文章FullySupervisedSpeakerDiarization;谷歌AI研究部门的研究者发表论文《FullySupervisedSpeakerDiarization》，该论文描述了一种新的AI... 阅读全文
quick-nlp:基于FastAI的Pytorch NLP库
Song • 242 次浏览 • 0 个回复 • 2018年11月11日一、QuickNLP简介 QuickNLP是一个深受学习的nlp库，受到[fast.ai](https://github.com/fastai/fastai)库的启发。他所有的api与fastai相同并且可以快速运行nlp模型。二、特征 -... 阅读全文
Pytorch中正确设计并加载数据集方法
Song • 667 次浏览 • 0 个回复 • 2018年11月02日 Pytorch版本：0.4.0–0.0-pre 一、前言在构建深度学习任务中，最重要的当然是如何设计我们的神经网络。但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。为了避... 阅读全文
pytorch句子嵌入（InferSent）和NLI的训练代码。
Song • 310 次浏览 • 0 个回复 • 2018年10月26日 InferSent是一种句子embeddings方法，它为英语句子提供语理解。受过自然语言推理数据的训练，可以很好地运用到到许多不同的任务。官方提供预训练的英语句子编码器[ourpaper](https://arxiv.org/abs/1705.02364)和[SentEval]... 阅读全文