在Pytorch中使用RNN进行序列学习 这里介绍了很少使用RNN进行序列学习的问题。 维护主要是出于学习的敏锐度。 如果您正在寻找可重用的最佳解决方案，那么此回购协议就不适合您的要求我将尝试添加更多的解释性数字，并在将来进行撰写 目录 序列2 Se2Seq对齐 没有对齐的Se2Seq 顺序存储Kth整数 这里的问题是在可变长度的数字序列中存储第k个数字。 假设如果序列为9,7,0,5,6且k = 3，则网络应输出0。这是一个问题的序列，其中输入数字使用一个长度为10的热向量表示输入数字（因为有10个数字） ） 二进制字符串加法 这个问题为序列学习示例引入了一个简单的序列，其中的任务是使RNN学习二进制加法。 问题被建模为seq2seq，其中输入和输出序列对齐。 输入字符串中的相应位在每个时间步形成2元素输入向量，目标位或期望位是输出二进制字符串中的相应位。 在此之前，如果输出字符串有

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深度学习之PyTorch实战计算机视觉书本实例数据集

NERF喷火炬 pytorch重新实现NERF 介绍 这是原始的重新实现。 当前实现中未包含某些功能。 当前，它仅支持“ blender”数据类型。 稍后将添加更多格式和培训选项。 速度大约是原始回购的4-7倍。 安装 安装最新版本的Pytorch（> = 1.6.0），然后 pip install torchsul imageio opencv-python matplotlib 获取数据 bash download_example_data.sh 运行代码 python train.py

模型自行下载

第4章 PyTorch深度学习基础

pytorch1.9.0版本离线安装包及所需全部依赖包，下载后先安装依赖包，后安装pytorch即可成功安装，安装依赖包为解压依赖包进入依赖包目录，执行python setup.py install

这是一个基于pytorch的手写数字识别小项目，使用minist数据集进行训练，最高可达99%精度。 首先，此代码逻辑清晰，思路简单，便于用户修改(修改网络结构，优化器等)，用户可在config.py文件中修改epoch、batch等配置参数，来达到更好的效果。数据集无需做处理。 其次，该代码固定了各种随机初始化参数的种子，这样便于用户复现最好的效果。可以使用预训练模型。 最后，用户需要配置pytorch环境，再打开pycharm即可运行代码，无需任何修改。

在线安装失败，离线安装简单，有官网源/清华源。资源内有详细说明。但是只有python3.8对应版本！安装命令请baidu