PyTorch中的深度学习高层框架。 介绍 每当我做一个项目时,我总是必须从头开始重新实现所有功能。 首先,这很有用,因为这需要我真正地学习概念和程序。 但是,这些杂务很快变得令人讨厌。 因此,我创建了此存储库,以存储所有有用的代码。 这很快扩展到我在论文中看到并想要实现的东西。 最后,当我实现一些更困难的东西(例如回调)时,很棒的fastai课程问世了,所以我决定利用这次机会来上课,调整代码(例如笔记本)和库以适应我现有的代码库。 在这里可以找到什么? 我将代码组织成核心元素(回调,组件,损失,指标,优化,转换等)和应用程序(视觉,序列等),每个都有自己的元素目录。 一些功能包括: 用于