介绍深度学习框架PyTorch的初步学习代码，帮助初学者快速入门。
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深度学习的发展为解决复杂问题提供了新的可能性，递归神经网络（RNN）作为其中的一种关键模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析等领域。本文将以rnn_pytorch_tutorial.ipynb为例
深度学习Pytorch模型性能提升.在姿态估计任务中，充分利用Pytorch进行模型的静态量化，以及高效的模型保存和加载。执行pth_to_int.py以获得性能优化的模型，并使用evaluate_m
适合学习pytorch的人,有很多案例
##一、典型的神经网络结构 (1)传统的多层感知机 (2)卷积神经网络,包括 a. AlexNet 真正让卷积神经网络走进大家视野的网络 b. VGG 用更小的卷积核,在相同的感受野下具有更深的网络结
学习安排如下: Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer(1天)
分享一套pytorch深度学习的课程Pytorch深度学习入门与实战2022年10月升级版一共26章提供课程配套的源码数据课件资料下载课程涉及简单图像定位实例Unet语义分割实例Linknet图像语义
作为Deep learning领域的model的重要开发工具,pytorch一直以来倍受广大研究人员的好评。以下附上由ML学习初学者公众号领头人黄海广博士翻译的“60分钟入门深度学习工具-PyTorc
介绍了如何基于Node.js平台安装和使用Express框架，以及框架的特点和优势。同时提供了相关的API文档和历史版本信息，帮助开发者快速搭建强大的Web和移动应用程序。适合想要学习Express框
这是非常基础的一本书，适合刚入门的学者。读完这个再读AI圣经会效果更好
邢梦来老师的《深度学习框架Pytorch快速开发与实践》原书代码及数据，也可以直接学习代码，来入门PyTorch，深度学习框架PyTorch的入门代码
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