自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀...) 无论学习什么框架或者是什么编程语言,最基础的就是其基本的数据类型了,接下来我们就一一看看吧. 1.python基本数据类型 数字型:整型.浮点型.布尔型.复数型. 非数字型:字符串.列表.元组.字典. 使用type可以查看变量的类型:type(变量名) 2.numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 Fa

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc

本文收集了大量PyTorch项目(备查) 转自:https://blog.csdn.net/fuckliuwenl/article/details/80554182 目录: 入门系列教程 入门实例 图像.视觉.CNN相关实现 对抗生成网络.生成模型.GAN相关实现 机器翻译.问答系统.NLP相关实现 先进视觉推理系统 深度强化学习相关实现 通用神经网络高级应用 入门系列教程 PyTorch Tutorials https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutor

概要  Torch Script中的核心数据结构是ScriptModule. 它是Torch的nn.Module的类似物,代表整个模型作为子模块树. 与普通模块一样,ScriptModule中的每个单独模块都可以包含子模块,参数和方法. 在nn.Modules中,方法是作为Python函数实现的,但在ScriptModules方法中通常实现为Torch Script函数,这是一个静态类型的Python子集,包含PyTorch的所有内置Tensor操作. 这种差异允许您运行ScriptModule

斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一.他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲,本文是该演讲的长文章版本. 大家好!今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制. 这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的.没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架. 本演讲

http://www.grymoire.com/Unix/CshTop10.txt ======================================================================        Top Ten Reasons not to use the C shell======================================================================    Written by Bruce B

Teach Yourself Programming in Ten Years——用十年教会自己编程 作者:Peter Norvig 译者:刘海粟 本文原文为:http://norvig.com/21-days.html 该翻译文档的PDF版可以在这里获得:http://download.csdn.net/source/2983778 为何万事都如此仓促? 随便走进一家书店,你就能看到<7天学会Java>以及各种万变不离其宗的书籍,形如:在数天或是数小时内学会Visual Basic.Wind

Ten Tips for Writing CS Papers, Part 2 This continues the first part on tips to write computer science papers. 6. Ideal Structure of a Paragraph A paper has different levels of formal structure: sections, subsections, paragraphs, sentences. It is imp

Ten Tips for Writing CS Papers, Part 1 As a non-native English speaker I can relate to the challenge of writing concise and clear English. Scientific writing is particularly challenging because the audience is only partially known at the time of writ

被这道题坑到了,如果单纯的模拟题目所给的步骤,就会出现同一个位置要走两次的情况...所以对于bfs来说会很头痛. 第一个代码是wa掉的代码,经过调试才知道这个wa的有点惨,因为前面的操作有可能会阻止后面的正确操作: #include"iostream" #include"stdio.h" #include"algorithm" #include"cmath" #include"string.h" #incl

首先,对于一个 '@' 飞上去,飞下来都要耗1点魔力,所以是两点= = 然后站在同一格 魔力可能不同,所以要增加一维. 还有当前搜到的不一定是最小. 别的也没啥. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; ; ][]={,,-,,,,,-}; struct node{ int x,y,t,mag; }s,nxt;

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

一.VAE的具体结构 二.VAE的pytorch实现 1加载并规范化MNIST import相关类: from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.utils.data import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torchvision impor

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

我们可以通过torch.nn package构建神经网络. 现在我们已经了解了autograd,nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分. 一个 nn.Module模块由如下部分构成:若干层,以及返回output的forward(input)方法. 例如,这张图描述了进行数字图像分类的神经网络: 这是一个简单的前馈( feed-forward)网络,读入input内容,每层接受前一级的输入,并输出到下一级,直到给出outpu结果. 一个经典神经网络的训练程序如下: 1.定义具有可学习参

在PyTorch中,autograd是所有神经网络的核心内容,为Tensor所有操作提供自动求导方法. 它是一个按运行方式定义的框架,这意味着backprop是由代码的运行方式定义的. 一.Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有在其上定义的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度. Variable有三个属性:data,grad以及creator. 访问原始的te

1.安装Anaconda 安装步骤参考了官网的说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux.html 具体步骤如下: 首先,在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/下载linux版本,这里选用python 3.6版本的anaconda. 然后, 将下载好的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh放到/usr/tiny目录下,并进入该目录 在当前目录下用bash命令安装ana