书栈网 · BookStack 本次搜索耗时 0.031 秒,为您找到 836 个相关结果.
  • 广播语义

    广播语义 一般语义 In - place 语义 向后兼容性 广播语义 译者:冯宝宝 校验:AlexJakin 许许多多的PyTorch操作都支持NumPy Broadcasting Semantics 。 简而言之,如果PyTorch操作支持广播,那么它的Tensor参数可以自动扩展为相同的类型大小(不需要复制数据)。 ...
  • 3.9 多层感知机的从零开始实现

    3.9 多层感知机的从零开始实现 3.9.1 获取和读取数据 3.9.2 定义模型参数 3.9.3 定义激活函数 3.9.4 定义模型 3.9.5 定义损失函数 3.9.6 训练模型 小结 3.9 多层感知机的从零开始实现 我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面,我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。 ...
  • CUDA语义

    CUDA语义 3.1 设备分配 3.2 异步执行 3.2.1 CUDA 流 3.3 内存管理 3.4 最佳实践 3.4.1 设备诊断 3.4 使用固定的内存缓冲区 3.5 使用nn.DataParallel代替多线程处理 译者署名 CUDA语义 异步执行 CUDA流 内存管理 最佳实践 设备无关代码 使用固定的内存缓...
  • 19 A fastai Learner from Scratch

    739 2021-03-31 《The fastai book》
    A fastai Learner from Scratch In [ ]: #hide ! pip install - Uqq fastbook import fastbook fastbook . setup_book () In [ ]: #hide from fastbook import * A ...
  • 4.2. 组件说明

    4.2.1. Spark组件 4.2.2. PySpark组件 4.2.3. Tensorflow组件 4.2.4. PyCaffe组件 4.2.5. PyTorch组件
  • 使用字符级别特征的 RNN 网络进行姓氏分类

    使用字符级别特征的RNN网络进行名字分类 准备数据 单词转化为张量 构造神经网络 训练 训练前的准备 训练神经网络 画出结果 评价结果 处理用户输入 练习 使用字符级别特征的RNN网络进行名字分类 译者:hhxx2015 校对者:hijkzzz 作者 : Sean Robertson 我们将构建和训练字符级RNN...
  • Core

    PyTorch Core Layers Loss Functions
  • KFServing

    1138 2020-04-19 《Kubeflow 0.7 Document》
    KFServing Install with Kubeflow Examples Sample notebooks Learn more Prerequisites KFServing installation using kubectl Use Contribute KFServing Model serving using KFS...
  • DL on a Shoestring

    Deep Learning on a Shoestring Introduction Lean and mean notebook coding Optimizer nuances Learner release Inference Conclusion Local variables CUDA out of memory GPU Memor...
  • 介绍TorchScript

    介绍TorchScript PyTorch模型制作的基础 TorchScript的基础 追踪Modules 使用脚本来转换模块 混合脚本和跟踪 保存和加载模型 进一步阅读 介绍TorchScript 作者 :James Reed (jamesreed@fb.com), Michael Suo(suo@fb.com), rev2 译...