PythonPSPNetsegmentation网络的PyTorch实现

torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。使用 torch.optim，必须构造一个 optimizer

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PyTorch实现Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN) - 比NVIDIA的cuDNN LSTM快16倍

pytorch实现MADDPG (multi-agent deep deterministic policy gradient)

主要介绍了pytorch SENet实现案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pytorch实现i-RevNet

PyTorch实现的使用合成梯度的解耦神经接口。它在现有的神经网络模型基础上,提出了一种称为 Decoupled Neural Interfaces(后面缩写为 DNI) 的网络层之间的交互方式,用来

代码为LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization的复现，并有详细的代码注释，以便读者进行学习。

用pytorch 实现深度学习dnn网络，有实际数据做支撑，py3.6 +pytorch0.4

用Python实现Transformer,HowtocodeTheTransformerinPytorch,SamuelLynn‑Evans。