前言为什么写这本书2016年是属千TensorFlow的一年，凭借谷歌的大力推广，TensorFlow占据了各大媒体的头条。2017年年初，PyTorch的横空

桥接文本和表格数据以进行跨域文本到SQL的语义解析 这是以下论文的官方代码版本： Xi Victoria Lin，Richard Socher和Caiming Xiong。 。 EMNLP 2020的发现。 概述 跨域表格语义解析（X-TSP）是在给某个数据库发出自然语言问题的情况下预测可执行结构化查询语言的任务。 在训练期间，该模型可能会或可能不会看到目标数据库。 该库实现 一个强大的基于序列到序列的跨域文本到SQL语义解析器，在两个广泛使用的基准数据集： 和上实现了最先进的性能。 从改编而来的一组用于解析，标记化和验证SQL查询的。 通过修改正式的语言预处理和后处理模块，可以使解析器适合于学习从文本到其他结构化查询语言（例如的映射。 模型 我们的模型将自然语言话语和数据库（模式+字段选择列表）作为输入，并生成SQL查询作为标记序列。 我们应用模式指导的解码和后处理，以确保最终

DeepLabv3_MobileNetv2 这是MobileNet v2网络的PyTorch实施，具有用于语义分割的DeepLab v3结构。 MobileNetv2的骨干来自纸面： DeepLabv3的段头来自纸面： 如果您对这些块有一些困惑，请参考这些文件，以获取有关诸如Atrous卷积，反向残差，深度卷积或ASPP之类的详细信息。 结果 在训练了150个纪元之后，没有进行任何进一步的调整，测试集上的第一个训练结果如下： 随时更改此仓库中的任何配置或代码：-) 如何使用？ 首先，您需要安装此实现的依赖项。 此实现是在Python 3.5下使用以下库编写的： 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.1 numpy的1.14.5 OpenCVPython的3.4.1.15 tensorflow 1.8.0（tensorboardX必需） tensorboardX 1.2 使用sudo

根据自己需要修改脚本，共包含三个文件。

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator，数据有真实数据groundtruth，还有需要网络生成的“fake”数据，目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器，让判别器认不出来，就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是：判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好；生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好，这个是矛盾的，所以只能交替训练网络。 需要搭建生成器网络和判别器网络，训练的时候交替训练。 首先训练判别器的参数，固定生成器的参数，让判别器判断生成器生

主要介绍了windows系统快速安装pytorch的详细教程,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

cifar_image_recognition 使用带有pytorch的cifar10的图像识别 快速入门指南 在克隆的存储库中，在终端中运行以下命令： $ conda env创建-f environment.yml $ conda激活cifar_env 如果使用pycharm，请在创建的conda env中将解释器设置为python版本，例如： ... / anaconda3 / envs / sheep_env / bin / python 从environment.yml列表添加或删除依赖项时，请运行： $ conda env更新--file environment.yml 二手货源/依赖 待定 系统依赖关系： 待定 去做： 待定

pytorch 迁移学习实战，天气识别

图神经网络DGL框架中文详细文档

使用 BC 增强 GAIL 以实现样本高效的模仿学习 论文官方实现，在 PyTorch 中。 它建立在流行的 RL 算法存储库的 PyTorch 实现之上（下面的自述文件）。 安装 从requirements.txt文件安装所需的包。 使用pip install -e安装这个包。 再现结果 要重现 GAIL 的结果，请运行gail.sh脚本。 请务必先更改a2c_ppo_acktr/arguments.py的默认日志和模型路径。 要运行的一般脚本是 ./.sh 其中关键字method对应于以下实验/基线 方法 实验/基线 盖尔 盖尔 基线 BC 预训练 + GAIL 微调 密码 我们的方法 红帆 红帆 阿尔法穆乔科 \alpha效应的消融 布诺盖尔 消融对 BC + 未经训练的 GAIL 的影响 对以下 mujoco 环境使用以下steps