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搜索资源列表

  1. genrl:一个PyTorch强化学习库，用于可推广和可再现的算法实现，旨在改善RL中的可访问性-源码

  2. GenRL是一个PyTorch强化学习库，以可重现，可推广的算法实现为中心，并提高了强化学习的可访问性 GenRL的当前版本为v0.0.2。期待重大变化 强化学习研究的发展比以往任何时候都快。为了跟上不断增长的趋势并确保RL研究保持可重复性，GenRL旨在通过提供以下主要功能来帮助更快地进行纸张复制和基准测试： PyTorch-first ：模块化，可扩展和惯用的Python 教程和示例：从基本RL到SOTA Deep RL算法的20多个教程（包括说明）！ 统一培训师和日志记录课程：代码可重用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：396kb
    • 提供者：weixin_42162216

  1. mmclassification:OpenMMLab图像分类工具箱和基准-源码

  2. 介绍 MMClassification是基于PyTorch的开源图像分类工具箱。 它是项目的一部分。 文档： : 主要特点 各种骨干和预先训练的模型 训练技巧包 大规模训练配置 高效率和可扩展性 执照 该项目是根据。 变更日志 v0.9.0于2021年1/3发布。 有关详细信息和发行历史，请参考 。 基准和模型动物园 结果和模型可在。 支持的骨干网： ResNet ResNeXt SE-ResNet SE-ResNeXt RegNet ShuffleNetV1 Shuffle

  3. 所属分类：其它

  1. Pytorch_learning:参考https-源码

  2. Pytorch_learning 该存储库为深度学习研究人员提供学习教程代码 PyTorch是基于Python的科学计算软件包，可实现两个广泛的目的： 替代NumPy，以使用GPU和其他加速器的功能。 一个自动微分库，对实现神经网络很有用。 与大多数其他深度学习库一样，PyTorch支持标量函数（或具有多个输出的函数的向量雅各比积）的逆模式自动微分，这是通常用于区分单个标量损失的深度学习应用程序最重要的自动微分形式。 您就像直接执行张量操作一样编写代码； 但是，用户无需操作Tensors

  3. 所属分类：其它

  1. scan_unsupervised:扫描+ MOCO无监督学习-源码

  2. 学习对不带标签的图像进行分类 此回购包含我们论文的Pytorch实现： ， ， ，Marc Proesmans和Luc Van Gool。 在ECCV 2020（ ）上接受。 在上Yannic Kilcher对我们论文的解释。 :trophy: SOTA有4个基准。 检出用于或不 。 :NEW_button: 对无监督语义分割感兴趣吗？ 查看我们最近的工作： 。 内容 :NEW_button: 教程部分已添加，检出 。 :NEW_button: 添加了“先行工作”部分，

  3. 所属分类：其它

  1. nn-brain:使用神经网络对大脑进行建模的教程代码-源码

  2. nn脑 状态：维护中。 代码 该存储库提供了教程式的代码，用于在与神经科学有关的简单任务上训练人工神经网络，并使用多种神经科学方法来分析这些网络。 内容 （1） 用于训练卷积神经网络，表示相似度分析（RSA）和基于梯度的调整分析。 （2） 用于在记忆任务上训练LSTM，并可视化神经活动。 （3） 用于在工作记忆任务上训练 ，以及基于定点的动力学系统分析。 （4） 用于在决策任务上训练兴奋性抑制性 ，并分析网络连通性。 要求 这段代码已经过Python 3和Pytorch的最新版本的测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：845kb
    • 提供者：weixin_42098892

  1. movie_recommend_system:一个简单的电影推荐系统-源码

  2. 更新日志 2018-6-17更新推荐方法接口 一个简单的电影推荐系统。 目录 ：模型一瞥 ：模型结构 ：整体文件结构 ：模型实现细节 ：简单使用教程 1.一瞥 模型移植至仓库 ，原作者使用的是TensorFlow-1.0，本仓库得到作者允许后，使用PyTorch-0.4.0的移植版本。的详细实现说明，造成我在复现过程中省去了很多麻烦。 模型使用了movieLens-1m的数据集进行训练，建模用户-电影-评分数据，要实现给定用户和电影ID，预测用户对于电影的评分。在推荐系统领域，就是一个评分的任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42128393

  1. mlbd:EPFL行为数据机器学习课程的EPFL实验材料CS-421，Spring-源码

  2. 行为数据的机器学习 EPFL（CS-421） 介绍 在本课程中，您将有机会参加动手教程，将讲义概念转换为代码，并使用本学期下半年用于实施项目的工具和功能。 为了确保您已准备好开始该项目，系统将要求您解决家庭作业练习，这些练习对您应用讲座中说明的概念和教程中显示的编程解决方案构成了挑战。 对于教程和家庭作业，您将依赖于提供的用于使用Python进行数据分析和机器学习的软件包（例如NumPy，SciPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ScikitLearn，Tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：71mb
    • 提供者：weixin_42134234

  1. carrier-of-tricks-for-classification-pytorch:使用pytorch进行图像分类教程的技巧的载体-源码

  2. 分类火炬的技巧 使用pytorch进行图像分类教程的技巧的载体。 基于使用自定义数据集实现分类代码库。 作者：hoya012 最后更新：2020.08.06 0.实验设置（我使用了1个GTX 1080 Ti GPU！） 0-1。 准备图书馆 pip install - r requirements . txt 0-2。 下载数据集（Kaggle英特尔映像分类） 该数据包含大约25,000张大小为150x150的图像，分布在6个类别中。 {'建筑物'-> 0，'森林'-> 1，

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  1. monk_v1:Monk是一种低代码深度学习工具，并且是计算机视觉的统一包装器-源码

  2. 为什么使用和尚 问题：想开始学习计算机视觉 解决方案：从Monk的动手学习路线图教程开始 问题：多个库，因此需要学习多种语法 解决方案：和尚的一种语法来统治所有这些-pytorch，keras，mxnet等 问题：在参加深度学习竞赛时很难跟踪所有试验项目 解决方案：使用和尚的项目管理并进行多个原型实验 问题：在训练分类器时很难设置超参数 解决方案：尝试使用超参数分析仪以找到合适的位置 问题：寻找图书馆为您的客户建立快速解决方案 解决方案：使用和尚的低代码语法进行训练，推断和部署 创建真实世界的图

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：158mb
    • 提供者：weixin_42097369

  1. Pytorch-Medical-Segmentation:该存储库是3D和2D中医学细分的非官方PyTorch实现-源码

  2. Pytorch医疗细分 阅读中文简介： 最近更新 2021.1.8火车和测试代码已发布。 2021.2.6在的帮助下修复了一个骰子虫子。 2021.2.24发布了一个视频教程（ ）。 要求 pytorch1.7 托奇奥 = 3.6 注意 您可以修改hparam.py以确定2D分割还是3D分割以及是否可以进行多分类。 我们提供了几乎所有2D和3D分割的算法。 通过修改配置文件hparam.py中的fold_arch ，该存储库与几乎所有医疗数据格式（例如nii.gz，nii，mhd，n

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_42131601

  1. deep-learning-for-image-processing:用于图像处理的深度学习，包括分类和对象检测等-源码

  2. 深度学习在图像处理中的应用教程 前言 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。 本教程会以视频的方式进行分享，教学流程如下： 1）介绍网络的结构与创新点2）使用Pytorch进行网络的建造与训练3）使用Tensorflow（内部的keras模块）进行网络的建造与训练 教程目录，单击重新相应视频（后续会根据学习内容增加） 图像分类 LeNet（已​​完成） AlexNet（已​​完成） VggNet（已​​完成） GoogLeNet（已​​完成） R

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：961kb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. PyTorch网络研讨会：PyTorch机器学习教程（适用于Pearson）-源码

  2. 关于课程 该存储库与Pearson Publishing实时网络研讨会“使用PyTorch机器学习”配合PyTorch 。 David Mertz（ ）和提供的其他培训也使用了此材料的版本。 如果您参加了使用此材料的网络研讨会之一，我建议您在以下上完成有关该问卷的调查：。 当人们填写完这些内容后，我们会将更新后的答案折叠到课程本身使用的数据集中。 安装培训资料 在参加本课程之前，请配置您需要的环境。 在存储库中，找到文件requirements.txt以使用pip安装软件，或找到文件envi

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42116713

  1. 教程：PyTorch教程-源码

  2. PyTorch教程 现在，所有教程都以sphinx样式文档的形式出现在： 贡献 我们使用sphinx-gallery的创建教程。 语法非常简单。 本质上，您编写了一个格式良好的python文件，它显示在文档页面中。 这是创建新教程或食谱的方法： 创建一个笔记本样式的python文件。 如果要在插入文档时执行该文件，请使用后缀tutorial保存该文件，以使文件名为your_tutorial.py 。 根据级别将其放入beginner_source，intermediate_source和a

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    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：49mb
    • 提供者：weixin_42134285

  1. 转移学习图书馆：转移学习图书馆-源码

  2. 介绍 Trans-Learn是用于迁移学习的开源且文档齐全的库。 它基于具有高性能和友好API的纯PyTorch。 我们的代码是pythonic，并且设计与torchvision一致。 您可以轻松开发新算法，也可以轻松应用现有算法。 2020年7月24日，我们发布了v0.1（预览版），第一个子库用于域自适应（DALIB）。 当前支持的算法包括： 在此对这些算法的性能进行了合理的评估。 安装 为了灵活使用和修改，请git clone该库。 文献资料 您可以在以下网站上找到教程和API文档：

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：675kb
    • 提供者：weixin_42127775

  1. nlp-tutorial：NLP（自然语言处理）教程列表-源码

  2. NLP教程 在PyTorch上构建的NLP（自然语言处理）教程列表。 目录 有关如何实现和适应简单的实词NLP任务的分步教程。 文字分类 此仓库提供了带有简单注释的简单PyTorch文本分类实现。 在这里，我们使用Huffpost新闻语料库，包括相应的类别。 在此数据集上训练的分类模型基于新闻标题和描述来识别新闻文章的类别。 关键字： CBoW，LSTM，fastText，文本文字化 此文本分类教程在IMDb电影评论数据集上训练了一个变压器模型，用于情感分析。 它提供了带有简单注释的简单PyT

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：963mb
    • 提供者：weixin_42119866

  1. pytorch-sentiment-analysis：PyTorch和TorchText入门以进行情感分析的教程-源码

  2. pytorch-sentiment-analysis：PyTorch和TorchText入门以进行情感分析的教程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_42177768

  1. Tensorflow教程：Tensorflow教程从基础到难-源码

  2. 如果您想使用PyTorch ，不用担心，我像Tensorflow一样制作了一个新的PyTorch教程。 这是链接： : Tensorflow 2017教程 Tensorflow 2+已发布，是我的快速TF2 +教程代码 在这些教程中，我们将构建我们的第一个神经网络，并尝试构建一些近年来开发的高级神经网络架构。 下文提到的所有方法都有其中文视频和文本教程。 请访问 。 Tensorflow基本 建立您的第一个网络 先进的神经网络 / 其他（在制品） 捐款 如果这样做对您有帮助，请考虑捐赠

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42109732

  1. PyTorch：PyTorch教程A到Z-源码

  2. 内容 1. PyTorch基本版 2.神经网络基础 3.维森 4. NLP 系统要求 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch pip install -r requirements.txt 入门 $ git clone https://github.com/gyunggyung/PyTorch.git $ cd PyTorch $ jupyter notebook 其他Github 教程 书 维森

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：390mb
    • 提供者：weixin_42181319

  1. EffectivePyTorch：PyTorch教程和最佳实践-源码

  2. EffectivePyTorch：PyTorch教程和最佳实践

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42102220

  1. Awesome-pytorch-list：github上与pytorch相关的内容的完整列表，例如不同的模型，实现，帮助程序库，教程等-源码

  2. Awesome-pytorch-list：github上与pytorch相关的内容的完整列表，例如不同的模型，实现，帮助程序库，教程等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42099858
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