pytorch采用LSTM实现文本翻译，序列到序列学习Seq2Seq，数据集为Multi30k，从德语（de）翻译到英语(en)，有编码层和解码层。

可直接运行。基于pytorch vision transformer的乳腺癌图像分类 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计

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目标：根据历史数据，预测当天股票最高价 模块导入 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 数据读取 原始数据获取 预测股票价格的简单小程序，LSTM 实现，基于 Pytorch。数据预处理时，将训练数据和验证数据进行了统一处理，发生了数据泄露，因此仅供娱乐，并不实用。

Python安装Pytorch教程（图文详解）

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ResNet_classification。ResNet网络在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用，包含批量化测试验证。该文件包含ResNet18、ResNet50、ResNet101等网络实现图像分类的代码及对训练好的模型进行单一测试和批量测试的代码。ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元。

1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。

matlab微分方程代码自述文件 GPU加速用于MRST（概念验证） 我今天（12月5日）开始进行评估和概念验证，以移植Matlab油藏模拟器以加速行驶。 部分工作需要SPE论文中的Eclipse数据集进行测试。 MRST。 我已将最重要的数据集上载到其自己的存储库中。 请参阅下面的参考。 由于PyTorch具有与GPU或GPU配合使用的内置功能，因此我们希望证明基于GPU的PyTorch可大大减少油藏模拟中的计算时间。 简而言之，这就是想法。 背景 少数科学家已经将他们的一些工作移植到了这种ML框架上，但是没有专门针对油藏模拟进行研究。 战略 测试构成MRST求解器核心的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新书的作者提供了一些性能测试代码（请参阅附录）。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch; 测量MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch中GPU的计算速度快10到100，则继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 感谢您的集思广益。 更新 已经有