图像描述生成PyTorch教程

这是图像字幕的教程。 这是我正在编写的第一篇，是关于如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型的。 假定具备PyTorch，卷积和递归神经网络的基本知识。 如果您是PyTorch的新手，请先阅读PyTorch的和 。 问题，建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日：添加了两个新教程的工作代码-和 内容 客观的 为了构建可以为图像生成描述性标题的模型，我们提供了它。 为了使事情简单，让我们实现“显示，出席和讲述”文件。 这绝不是当前的最新技术，但仍然相当惊人。 作者的原始实现可以在此处找到。 该模型学习在哪里看。 当您逐字生成标题时，可以看到模型的视线在图像上移动。 这是有可能的，因为它具有“注意”机制，该机制可以使其专注于图像中与下一个要说的单词最相关的部分。 以下是在训练或验证期间未看到的测试图

日月光华老师2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战，2020年最通俗易懂的实例课程，最新版本实例演示， 本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了PyTorch框架的使用，是一堂备受好评、简明易懂的深度学习教程。

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