PyTorch
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熱點丨谷歌 Meta聯(lián)手，用TPU+PyTorch擊打英偉達軟肋
前言： 谷歌與Meta宣布深化合作，讓PyTorch更好地原生支持Google TPU。 這是一次繞開英偉達CUDA生態(tài)、直擊其護城河根基的系統(tǒng)性動作。 這不是一次簡單的[反英偉達聯(lián)盟]，而是一次云廠
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PyTorch 2簡介：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
介紹 在本系列的上一部分中，我們使用了CIFAR-10數(shù)據(jù)集，并介紹了PyTorch的基礎知識： 張量及其相關操作 數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)加載器 構建基本的神經(jīng)網(wǎng)絡 基本模型的訓練和評估
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使用Pytorch進行圖像增強的綜合教程
最近，在研究項目中，開始了解圖像增強技術的重要性。該項目的目標是訓練一個能夠重建原始圖像的魯棒生成模型。所解決的問題是異常檢測，這是一個相當具有挑戰(zhàn)性的問題，因為數(shù)據(jù)量很小，而且模型不足以單獨完成所有工作
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用Pytorch訓練神經(jīng)網(wǎng)絡
本文目標是如何使用Pytorch以盡可能短的方式從圖像中預測顏色、填充級別等連續(xù)屬性。我們將學習加載現(xiàn)有網(wǎng)絡，修改它以預測特定屬性，并用不到40行代碼（不包括空格）對其進行訓練。Standart神經(jīng)網(wǎng)絡通常專注于分類問題，比如識別貓和狗
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Pytorch圖像檢索實踐
隨著電子商務和在線網(wǎng)站的出現(xiàn)，圖像檢索在我們的日常生活中的應用一直在增加。亞馬遜、阿里巴巴、Myntra等公司一直在大量利用圖像檢索技術。當然，只有當通常的信息檢索技術失敗時，圖像檢索才會開始工作。背景圖像檢索的基本本質是根據(jù)查詢圖像的特征從集合或數(shù)據(jù)庫中查找圖像
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數(shù)據(jù)格式轉化，PyTorch就是救星！
介紹Pytorch是一個深度學習框架，廣泛用于圖像分類、分割、目標識別等各種任務。在這種情況下，我們必須處理各種類型的數(shù)據(jù)。很可能在大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)可能不是我們所需要的格式。PyTorch轉換就是救星
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使用Google云平臺實戰(zhàn)基于PyTorch的yolo-v3模型
對于計算機視覺愛好者來說，YOLO （You Only Look Once）是一個非常流行的實時目標檢測算法，因為它非�？�，同時性能非常好。在本文中，我將共享一個視頻處理的代碼，以獲取視頻中每個對象目標的邊框。
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在PyTorch中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡建立圖像分類模型
在這篇文章中，我們研究了CNNs是如何從圖像中提取特征的。他們幫助我們將之前的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的準確率從65％提高到71％，這是一個重大的進步。
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Facebook的開源AI框架PyTorch發(fā)布，而這只是個開始！
最近，F(xiàn)acebook開源了機器學習（ML）和人工智能（AI）框架：PyTorch,現(xiàn)在，PyTorch 1.0的測試版已發(fā)布。
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