随机:PyTorch的随机深度学习 源码
pytorch的随机深度学习 Storchastic是一个用于深度学习中的随机梯度估计的PyTorch库[1]。 许多最先进的深度学习模型都使用梯度估计,尤其是在变分推理和强化学习领域。 虽然PyTorch自动计算确定性计算图的梯度,但它不会估计随机计算图上的梯度[2]。 借助Storchastic,您可以轻松定义任何随机深度学习模型,并让其为您估计梯度。 Storchastic提供了多种即插即用的梯度估计方法,以确定哪种方法最适合您的问题。 Storchastic可自动广播采样批次的尺寸,从而提高了代码的可读性,并允许轻松实现复杂的模型。 当处理连续随机变量和微分函数时,常用的重新参
文件列表
storchastic-master.zip
(预估有个91文件)
storchastic-master
readthedocs.yml
571B
storch
inference.py
9KB
exceptions.py
110B
util.py
8KB
wrappers.py
17KB
seq
mdp.py
823B
blackbox.py
251B
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