聊天机器人 一个可以使用自己的语言料进行训练的中文聊天机器人，目前包含seq2seq tf1.x和tf.2x版本，seqGan版本为tf1.x版本，pytorch版本，欢迎大家实践交流。 关于语料的说明 大家可以使用小黄鸡的预料，地址 seq2seq版本代码执行顺序 1，在下载好代码和语料之后，将语料文件放入数据目录下。 2，准备数据预处理器（data_utls.py）-> execute.py（执行器）-> app.py（可视化对话模块）的顺序执行就可以了。 3，超参配置在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置。 seqGAN版本代码执行顺序 1，在下载好代

神经过程家族 主要入口： 。 什么 ？ 该存储库包含： 的文本 Pytorch代码（训练/绘图）以及预训练模型，以研究图像和合成一维数据集上的以下模型： 来自CNP 来自LNP AttnCNP和AttnLNP ConvCNP ConvLNP （“官方”）代码复制所有图像实验和带。 对于一维实验，请参见和 。 有关如何使用npf库的教程，请参阅NPF网站的“可 再现性”部分。 安装 点子 # clone repo pip install -r requirements.txt 请注意，skorch的版本必须为0.8，以确保可以正确上传预训练的模型。 码头工人 安装nvidia-docker 使用Dockerfile构建映像或使用Dockerfile docker pull yanndubs/npf:gpu 创建并运行一个容器，例如： docker run --

DCNv2最新 由于DCN在许多模型中使用得很好，并且性能很好，但是在行业中，此操作支持不是很好。 包括pytorch，onnx，tensorrt等。此仓库使pytorch中的所有版本都可以使用DCNv2。 在CenterNet-DLA模型中推断出的Pytorch 1.7。 它可以在Pytorch 1.7上运行，因此您可以在RTX 30系列卡中使用它。 更新 2021.03.24 ：已确认PyTorch 1.8在主分支中可以使用，随时可以使用它。 2021.02.18 ：新年快乐！ PyTorch 1.7终于在master分支上得到支持！ 对于较低的版本，理论上也可以，如果没有，请向我提出问题！ 。 2020.09.23 ：现在，默认情况下，master分支适用于pytorch 1.6，对于较旧的版本，您需要将其分开。 2020.08.25 ：签出pytorch1.6分支以获得py

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使用PyTorch进行情感分析 存储库将引导您完成构建完整的情感分析模型的过程，该模型将能够预测给定评论的极性（无论表达的观点是肯定的还是负面的）。 要在其上训练模型的数据集是流行的IMDb电影评论数据集。 目录 第一个笔记本涵盖了从原始数据集中加载数据，特征提取和分析，文本预处理以及训练/验证/测试集准备的过程。 第二篇教程包含有关如何设置词汇对象的说明，该对象将负责以下任务： 创建数据集的词汇表。 根据稀有词出现和句子长度过滤数据集。 将单词映射到其数字表示形式（word2index）和反向（index2word）。 启用预训练词向量的使用。 此外，我们将构建BatchItera

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