榜单
IT文库
服务器优惠
-
聊天机器人教程
聊天机器人教程 准备工作 加载和预处理数据 创建格式化数据文件 加载和清洗数据 为模型准备数据 定义模型 Seq2Seq模型 编码器 解码器 定义训练步骤 Masked 损失 单次训练迭代 训练迭代 评估定义 贪婪解码 评估我们的文本 运行模型 执行训练 运行评估 结论 聊天机器人教程 作者 : Matthe... -
示例4：语义分割之 DeepLabV3+
1. 数据集 1.1 数据准备 1.2 数据加载 2. 模型定义 3. 模型训练 4. 参考 语义分割是计算机视觉的一项重要任务，本教程使用Jittor 框架实现了DeepLabV3+语义分割 模型。 DeepLabV3+论文：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码：https://github... -
示例5：目标检测之 SSD
1. 数据集 1.1 数据准备 1.2 数据加载 2. 模型定义 3. 模型训练 4. 结果 参考文献 目标检测是计算机视觉的一项重要任务，本教程使用JITTOR 框架参考 [1]实现了SSD 目标检测模型[2]。 SSD论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 完整代码：https://git... -
torchvision.models
torchvision.models Alexnet VGG ResNet SqueezeNet DenseNet Inception v3 torchvision.models 译者：@那伊抹微笑 、@dawenzi123、@LeeGeong 、@liandongze 校对者：@咸鱼 torchvision.models 模... -
Visual DL工具
Visual DL工具 介绍 组件 Scalar Histogram Image Audio Graph High Dimensional 快速尝试 使用 virtualenv 安装 使用 Anaconda 安装 使用代码安装 SDK Python SDK C++ SDK 启动Board 贡献 Visual DL工具... -
服务器部署 — Paddle Inference
服务器部署 — Paddle Inference 与主框架model.predict区别 预测流程图 高性能实现 内存/显存复用提升服务吞吐量 细粒度OP横向纵向融合减少计算量 内置高性能的CPU/GPU Kernel 多功能集成 集成TensorRT加快GPU推理速度 集成oneDNN CPU推理加速引擎 支持PaddleSlim量化压缩模... -
多进程最佳实践
多进程最佳实践 一、CUDA 张量的共享 二、最佳实践和技巧 1、避免和防止死锁 2、重用通过队列发送的缓冲区 3、异步多进程训练(如： Hogwild） 4、Hogwild 译者署名 多进程最佳实践 CUDA 张量的共享 最佳实践和技巧 避免和防止死锁 重用通过队列发送的缓冲区 异步多进程训练 hogwild to... -
前言
Python 之旅 Python 简介 关于本书 声明 更新记录 支持我 Python 之旅 Python 简介 Python 诞生于 1989 年的圣诞期间，由 Guido van Rossum 开发而成，目前 Guido 仍然是 Python 的主要开发者，主导着 Python 的发展方向，Python 社区经常称呼他... -
Learner
Learner for the text application Loading a pretrained model match_embeds [source] load_ignore_keys [source] clean_raw_keys [source] load_model_text [source] class Te... -
7.5 AdaGrad算法
7.5 AdaGrad算法 7.5.1 算法 7.5.2 特点 7.5.3 从零开始实现 7.5.4 简洁实现 小结 参考文献 7.5 AdaGrad算法 在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子，假设目标函数为 ，自变量为一个二维向量 ，该向量中每一个元素在迭代时都使用...