博文：【pytorch】将模型部署至生产环境：借助TensorRT 8完成代码优化及部署（二）：C++接口实现 的代码备份。

深度压缩压缩深度神经网络，并带有经过修剪训练的量化和霍夫曼算法 这是文件的pytorch实现。 Pytorch版本：0.4.0

SeqGAN-火炬 PyTorch实现的“ SeqGAN：具有策略梯度的序列可生成对抗网络”。 （于兰涛等） 要求： pytorch v0.4.1 Python 3.6 该代码基于其他人的实现，我进行了一些更改，要在命令行中使用python train.py来运行此代码。

pytorch 学习第【1】天 代码 （无需积分）

PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现（ ）的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现，目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果，YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息，请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours（*）。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool（stride = 2）'->'convolutional（stride = 2）' 'maxpool（stride = 1）'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训，评估和推断的基

动机 我在这里提供了一个简单的指南，该指南解释了从训练简单的PyTorch图像分类器到将训练后的神经网络转换为可投入生产的CoreML模型所需的步骤。 我花了几天时间浏览Internet博客，论坛和官方文档，以收集这些页面中提供的少量知识。 此仓库的真正动机是防止我忘记有关该特定主题的所有知识。 并且，如果本指南可以帮助其他人继续进行她/他的研究，那将是一个加分。 请阅读免责声明。 导游 我面临的问题非常简单。 我想知道如何在PyTorch中训练人工神经网络，以及如何将该网络转换为可在iOS应用程序中使用的CoreML模型。 简单吧？ 最初，此页面中提供的指南是针对coremltools 3设计的。Apple最近发布了coremltools 4，它改变了游戏规则。 现在可以在不使用ONNX的情况下完成转换。 我本可以简单地更新coremltools 4的指南。但是，由于coremltoo

简介此目录包含由Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可以根据GPL-3.0许可免费分发。 有关更多信息，请参见简介该目录包含Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可根据GPL-3.0许可免费重新分发。 有关更多信息，请访问https://www.ultralytics.com。 描述https://github.com/ultralytics/yolov3存储库包含PyTorch中YOLOv3的推断和培训代码。 该代码可在Linux，MacOS和Windows上运行。 默认情况下，对COCO数据集进行培训：https：//cocodataset.org/#home。 归功于Joseph Redmon的YO

基于动态RNN的PyTorch 基于pytorch的动态rnn的实现

训练自己的数据集 感谢 大佬的开源！！！ DataXujing 我们以训练YOLOv4-P7为例，介绍如何基于Scaled YOLOv4训练自己的数据集 0.环境配置 python3.7 cuda 10.2 pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 # mish-cuda # 使用预训练的模型 git clone https://github.com/thomasbrandon/mish-cuda mc cd mc # change all of name which is mish_cuda to mish_mish and build. # 1. mc/src/mish_cuda -> mc/src/mish_mish # 2. mc/csrc/mish_cuda.cpp -> mc/csrc/mish_mish.cpp # 3. in mc/setup.p

本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类！！！ 1.训练神经网络分类模型 import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1)#设置随机种子，使得每次生成的随机数是确定的 BATCH_SIZE = 5#设置batch size #1.制作两类数据 n_data = torch.ones( 1000,2 ) x0 =