对抗攻击PyTorch 是一个PyTorch库，其中包含对抗性攻击以生成对抗性示例。 干净的图像 对抗形象 目录 推荐的地点和配套 用法 :clipboard: 依存关系 火炬== 1.4.0 Python== 3.6 :hammer: 安装 pip install torchattacks或 git clone https://github.com/Harry24k/adversairal-attacks-pytorch import torchattacks atk = torchattacks . PGD ( model , eps = 8 / 255 , alpha = 2 / 255 , steps = 4 ) adversarial_images = atk ( images , labels ) :warning: 预防措施 在用于攻击之前，应使用transform [to.Tensor（）]将所有图像缩放为

Triton推理服务器 最新版本：您目前在master分支上，该分支跟踪开发进度到下一发行版。 Triton Inference Server的最新版本是2.5.0，可在分支上。 Triton Inference Server提供了针对CPU和GPU优化的云和边缘推理解决方案。 Triton支持HTTP / REST和GRPC协议，该协议允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。 对于边缘部署，Triton可以作为具有C API的共享库使用，该API允许Triton的全部功能直接包含在应用程序中。 Triton Inference Server的当前版本为2.5.0，与上的triton

在10分钟内用Flask作为Web App部署Keras模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可轻松部署DL模型 10分钟入门 克隆此仓库 安装要求 运行脚本 转到 做完了！ :party_popper: :backhand_index_pointing_down: 屏幕截图： 新的功能 :fire: 增强的，适合移动设备的UI 支持图像拖放 使用原始JavaScript，HTML和CSS。 删除jQuery和Bootstrap 默认情况下切换到TensorFlow 2.0和 将Docker基本映像升级到Python 3（2020年） 如果您需要使用Python 2.x或TensorFlow 1.x，请签出快照 与Docker一起运行 使用 ，您可以在数分钟内快速

DeepVariant DeepVariant是一个分析管道，它使用深度神经网络从下一代DNA测序数据中调用遗传变异。 为什么选择DeepVariant DeepVariant是高度准确的。 在2016年DeepVariant DeepVariant DeepVariant是一个分析管道，该管道使用深度神经网络从下一代DNA测序数据中调用遗传变异。 DeepVariant依赖于Nucleus，这是一个Python和C ++代码库，用于以通用基因组文件格式（例如SAM和VCF）读写数据，旨在与TensorFlow机器学习框架轻松集成。 如何运行我们建议使用我们的Docker解决方案。 该命令将如下所示：BIN_VERSION =“ 0.10.0” sudo docker run

感知相似性指标和数据集 深度特征作为感知指标的不合理有效性（ ，（ ，（ ，（ ，（ 。 在 ，2018中。 快速开始 运行pip install lpips 。 下面的Python代码就是您所需要的。 import lpips loss_fn_alex = lpips . LPIPS ( net = 'alex' ) # best forward scores loss_fn_vgg = lpips . LPIPS ( net = 'vgg' ) # closer to "traditional" perceptual loss, when used for optimizat

PyTorch中的CycleGAN和pix2pix 新增内容：请检查（CUT），这是我们新的非成对图像到图像翻译模型，可实现快速且高效存储的培训。 我们为未配对和配对的图像到图像转换提供PyTorch实施。 该代码被写了和，并支持。 这种PyTorch实施产生的结果可与原始Torch软件相比，甚至更好。 如果您想重现与论文相同的结果，请在Lua / Torch中查看原始的和代码。 注意：当前软件可与PyTorch 1.4配合使用。 检查出支持PyTorch 0.1-0.3的较旧。 您可以在和找到有用的信息。 要实现自定义模型和数据集，请查看我们的。 为了帮助用户更好地理解和适应我们

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

voxelmorph：基于学习的图像注册 voxelmorph是一个通用库，用于基于学习的工具进行对齐/配准，更常见的是使用变形建模。 讲解 访问以了解VoxelMorph和基于学习的注册 使用说明 要使用VoxelMorph库，请克隆此存储库并安装setup.py列出的要求，或者直接使用pip安装。 pip install voxelmorph 训练 如果您想训练自己的模型，则可能需要针对自己的数据集和数据格式在voxelmorph/generators.py自定义一些数据加载代码。 但是，假设您有一个包含npz（numpy）格式的训练数据文件的目录，则可以开箱即用地运行许多示例脚本。 假

深度学习 通过深度强化学习制作简单的游戏AI简介 Keras和Gym中最小和简单的深度Q学习实现。 不到100行代码！ 博客文章包含dqn.py代码的说明。 为了方便起见，我对该存储库进行了一些细微的调整，例如load和save功能。 我还使memory成为双端队列，而不只是列表。 这是为了限制内存中元素的最大数量。 训练对于dqn.py可能是不稳定的。 ddqn.py减轻了此问题。 我将在下一篇文章中介绍ddqn 。

在用户生成的内容上使用2D CNN识别Twitter中的机器人帐户 Marco Polignano，Marco Giuseppe de Pinto，Pasquale Lops，Giovanni Semeraro ， ， ， 全文可在上 抽象 在网络上自动发布内容的帐户数量正在快速增长，遇到它们非常普遍，尤其是在社交网络上。 它们通常用于发布广告，虚假信息和用户可能会遇到的骗局。 这样的帐户称为bot，是机器人的缩写（又称社交bot或sybil帐户）。 为了支持最终用户确定社交网络帖子来自何方，机器人还是真实用户，至关重要的是自动准确地自动识别这些帐户并及时通知最终用户。