使用Excel发光特效强调复杂流程图的节点关系，触发方式为快捷键Ctrl+Shift+S

在PyTorch中发光 在PyTorch中实现Glow。 根据论文： Diederik P. Kingma，Prafulla Dhariwal arXiv：1807.03039 设计训练脚本和超参数以匹配本文表4中描述的CIFAR-10实验。 用法 环境设定 确保已安装 。 使用git clone https://github.com/chrischute/glow.git glow克隆克隆回购。 进入克隆的仓库： cd glow 。 创建环境： conda env create -f environment.yml 。 激活环境： source activate glow 。 火车 确保已如上所述创建并激活了conda环境。 运行python train.py -h以查看选项。 运行python train.py [FLAGS]进行训练。 例如，运行python tra

具体描述Glow编译器的基础知识，glow是通过减少计算图的计算量来优化的

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MK Glow 4.3.8

图片发光, 3d物体发光 ,文字发光 , 粒子发光 , 亲测可用,可以使单个物体发光,轻量好用

在unity3d游戏开发中使发亮或高亮显示物体对象边缘线条或整体!

辉光 该存储库使用CIFAR-10和SVHN数据集上的PyTorch来实现模型。 我们使用受过训练的Glow来重现论文一些结果。 ： 要创建直方图：请参阅 。 预训练模型（在CIFAR-10上）：（使用前解压缩）。 请注意，此预训练模型是使用affine耦合层创建的，因此不适用于生成采样（请参阅Glow论文中的定性模型与定量模型）。 预训练模型达到3.39 bpd，而原始论文获得3.35 bpd。 我们的预训练模型与论文之间的区别在于，我们使用批处理大小64（单个GPU），而论文使用512（8 GPU）。 该代码使用了某些图层和基础，但更具模块化，可扩展性，更快，更易于阅读，并支持有关CIFAR-10和SVHN的培训。 新数据集的依赖性更少，接口也更一致。 感谢的评论和调试帮助。 设置并运行 该代码具有最小的依赖性。 您需要python 3.6及更高版本： pytorch (tes

Unity 霓虹灯效果

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