Interactive Brokers API客户端的异步实现。 设计 该库是由于对ib_api和ibridgepy的质量感到沮丧而ibridgepy 。 这些库是官方IB C ++ / Java客户端库的直接端口，因此，在Python世界中不太适合。 相反， ib_async是从最终用户的角度设计的。 它试图易于使用和易于学习。 目前，该库尚未尝试完成功能。 相反，它尝试很好地实现常用功能。 例子 获取仪器： import ib_async client = ib_async . IBClient () client . connect ( '127.0.0.1' , 4001 , 100 ) # 100 is the client_id. instrument = client . get_instrument_by_id ( 'US0378331005' , 'ISIN' )

注意就是您所需要的：Pytorch实现 这是“”中的变压器模型的PyTorch实现（Ashish Vaswani，Noam Shazeer，Niki Parmar，Jakob Uszkoreit，Llion Jones，Aidan N.Gomez，Lukasz Kaiser，Illia Polosukhin，arxiv，2017年）。 一种新颖的序列到序列框架利用自我注意机制，而不是卷积运算或递归结构，在WMT 2014英德翻译任务上实现了最先进的表现。 （2017/06/12） 官方Tensorflow实现可在以下位置找到： 。 要了解有关自我注意机制的更多信息，您可以阅读“”。 该项目现在支持使用训练有素的模型进行培训和翻译。 请注意，该项目仍在进行中。 BPE相关部件尚未经过全面测试。 如果有任何建议或错误，请随时提出问题以通知我。 :) 需求 python 3.4+ pytorch 1.3.1 火炬文字0.4.0 Spacy 2.2.2+ tqdm 莳萝 麻木 用法 WMT'16多式联运翻译：de-en WMT'16多模式翻译任务的培训示例（ ）。

PyTorch_DistractedDriverDetection 1 项目概述： 1.1 项目来源： kaggle中的【State Farm Distracted Driver Detection】比赛的实现。 1.2 问题概述: 对一张关于驾驶员行为的图片进行分类，共10类：安全驾驶/左手打字/右手打电话/左右打电话/... 1.3 问题解决思路： 采用resnet34进行finetune 1.4 数据集下载地址： 2 程序运行相关： 2.1 运行环境： windows/python3.5/pytorch0.4/visdom 2.2 运行前的准备： s1:下载本repository至本地； s2:在本目录下，建立文件夹如下,并下载train数据集至data文件夹下： ----data --train ----trained_models 2.3运行： s1.打开visdom后台：pyt

EAkit 实体对齐工具包（EAkit），是许多实体对齐算法的轻量级，易于使用且高度可扩展的PyTorch实现。 算法列表来自 。 目录 设计 我们对现有的实体对齐算法进行排序并对其组成进行模块化，然后将抽象结构定义为1 Encoder-N Decoder（s） ，其中将不同的模块视为不同编码器和解码器的特定实现，以恢复算法的结构。 组织 ./EAkit ├── README.md # Doc of EAkit ├── _runs # Tensorboard log dir ├── data # Datasets. (unzip data.zip) │   └── DBP15K ├── examples

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对抗性例子 PyTorch实施以下算法： 快速梯度符号法（FGSM）[1] 基本迭代方法（BIM）[2] 傻瓜[3] 先决条件 的Python 3.5.2 PyTorch 0.4.0 火炬视觉0.2.1 NumPy 1.14.3 用法 $ python main.py 数据集 结果 干净的 标签：0 标签：1 标签：2 标签：3 标签：4 标签：5 标签：6 标签：7 标签：8 标签：9 FGSM（eps = 0.15） 标签：2 标签：8 标签：1 标签：2 标签：9 标签：3 标签：5 标签：2 标签：1 标签：7 BIM（eps = 0.15，eps_iter = 0.01，n_iter = 50） 标签：7 标签：8 标签：3 标签：2 标签：9 标签：3 标签：5 标签：2 标签：1 标签：7

SAC 使用Tensorflow的Soft Actor-Critic实现。 要求 Python3 依存关系 张量流 健身房[atari] 的OpenCVPython的 git + 用法 训练 $ python train.py [--render] 玩 $ python train.py [--render] [--load {path of models}] --demo 执行 这受到以下项目的启发。