torch中DataLoader的next_data数据加载流程

torch_scatter-2.0.5+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64

火炬码头 Dockerfile 为 Torch7 创建镜像

torch-1.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl tensorflow-1.15.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl --cpu版本 scipy-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl scikit_learn-0.23.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl python-3.7.6-amd64.exe pyHook-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl numpy-1.19.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl matplotlib-2.2.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl Keras-2.3.1-py2.py3-none-any.whl pywin32-221.win-amd64-py3.7.exe

etw_pytorch_utils资源包，通过github怕以后找不到资源。解压后运行sudo python setup.py install可以顺利安装，解决pip install -r requirements.txt依赖etw失败的问题

需要保证driver version和cuda也适配，安装对应轮子即可使用cuda

Torch7的分解模块 主成分分析 (PCA) 白化主成分分析 (W-PCA) 线性判别分析 (LDA) 局部保护投影 (LPP) 邻里保护预测 (NPP) 快速独立分量分析 (FastICA) 约翰-亚历山大·阿塞尔 安装 克隆此存储库或下载源代码。 用法 调用decomposition = require "decomposition" ，然后是以下任何一项： decomposition.pca(x) , decomposition.lda(x, y) , decomposition.lpp(x) , decomposition.npp(x) , decomposition.fastica(x) 。 或者，您可以使用 iTorch notebook 并打开decomposition.ipynb 。 贡献 叉它！ 创建您的功能分支： git checkout

LPC网络 基于WaveRNN的LPCNet算法的低复杂度实现，如下所述： J.-M. Valin， ，提交给 2019 。 J.-M. 华菱，J. Skoglund， ，PROC。 国际声学，语音和信号处理国际会议（ICASSP） ，arXiv：1810.11846,2019。 介绍 通过将线性预测技术应用于WaveRNN来研究低CPU复杂度的语音合成和压缩算法的正在进行的软件。 可以在具有SIMD支持（当前支持AVX，AVX2 / FMA，NEON）的常规CPU（大约3 GFLOP）上合成高质量的语音。 该代码还支持1.6 kb / s的极低比特率压缩。 BSD许可软件是用C和Python / Keras编写的。 为了进行培训，建议使用GTX 1080 Ti或更高版本。 该软件是基于LPCNet / WaveRNN的语音合成和编码的开源起点。 使用现有软件 您可以使用以下代码

pytorch实时表情识别框架，可选择VGG和Resnet两种模型进行训练，支持自制训练集训练、推理，可自由修改类别数、输入图片大小

torch包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学运算。此外，它也提供了多种实用工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化的工具。 它具有CUDA的对应实现，可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=3.0)。