使用PyTorch在GPU上进行MIL-NCE端到端HowTo100M培训 此存储库包含CVPR'20论文的开源PyTorch分布式培训代码：[1]。 [1]中的原始代码库依赖于Google和DeepMind的内部工具以及TPU v3加速器的使用，这使其难以按原样发布。 相反，此存储库使用PyTorch / ffmpeg和合理数量的GPU提供了[1]的实现。 培训代码在法国公共AI集群（请参阅下面的致谢）。 它经过专门设计，可在基于SLURM的集群管理上运行，以进行多节点分布式培训，但可以轻松地针对任何其他集群管理系统进行修改。 本文的开源PyTorch实现有一些细微的差异，例如： 使用余弦学习速率衰减代替[1]中描述的逐步衰减。 没有在不同的GPU和节点之间共享批处理规范化统计信息，因为在GPU上执行此类操作比TPU慢得多。 使用略微不同的时空训练视频分辨率的输入视频剪辑。

SRGAN 基于CVPR 2017论文的SRGAN的PyTorch实现。

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