激光 闪电自动语音识别 一个基于PyTorch-Lightning的MIT许可ASR研究库，用于开发端到端ASR模型。 介绍 是用于高性能AI研究的轻量级包装器。 PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。 但是一旦研究变得复杂，并且诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。 PyTorch Lightning恰好解决了这个问题。 Lightning构造了您的PyTorch代码，因此它可以抽象出培训的详细信息。 这使AI研究具有可扩展性，并且可以快速迭代。 该项目是使用PyTorch Lightning实现asr项目的示例。 在这个项目中，我训练了一个模型，该模型包括一个带有联合CTC注意的构象编码器+ LSTM解码器。 所述LASR装置升ighthning一个utomatic小号peechřecognition。 我希望这可以成为那些研究

vae_lightning 具有PyTorch Lightning的变体自动编码器

PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma

FaceShifter —非官方的PyTorch实施 非官方实现借助。 在本文中，有两个用于全流水线的网络，即AEI-Net和HEAR-Net。 我们仅实现AEI-Net，这是用于人脸交换的主要网络。 数据集 准备资料 您需要下载并解压缩： CelebA-HQ（） VGGFace（） 预处理数据 预处理代码主要基于Nvidia的FFHQ预处理代码。 您可以使用多种处理功能修改我们的预处理程序，以更快地完成预处理步骤。 # build docker image from Dockerfile docker build -t dlib:0.0 ./preprocess # run docker container from image docker run -itd --ipc host -v /PATH_TO_THIS_FOLDER/preprocess:/workspace -v

基于pytorch lightning的机器学习开发模板.zip

pytorch-lightning 1.7.0离线文献。 官方网站：https://www.pytorchlightning.ai/ Github地址：https://github.com/PyTorchLightning 这个文档是html格式的，下载后直接解压，双击index.html，然后就可以开始查阅了，非常方便。本地查询速度快，大大提高开发效率。 pytorch-lighting（简称pl），它其实就是一个轻量级的PyTorch库，用于高性能人工智能研究的轻量级PyTorch包装器。缩放你的模型，而不是样板。 它可以清晰地抽象和自动化ML模型所附带的所有日常样板代码，允许您专注于实际的ML部分（这些也往往是最有趣的部分）。除了自动化样板代码外，Lightning还可以作为一种样式指南，用于构建干净且可复制的ML系统。 Lightning makes coding complex networks simple.

在Pytorch中引导您自己的潜能（BYOL） 此代码存储库是基于byol-pytorch 0.5.2修改的。 主要更改包括： 添加了检查点模块。 添加了检查点转换模块（可以将保存的Pytorch Lightning检查点转换为Pytorch检查点模式。） 安装 $ pip install pytorch-lightning $ pip install pillow 用法 将单GPU或多GPU与Pytorch闪电配合使用： # Training $ python train . py - - image_folder / path / to / your / images # Ckpt convert $ python ckpt_convert . py - - ckpt_path * . ckpt - - save_path * . pth - - arch resnet *

动画化神经网络的优化轨迹 loss-landscape-anim允许您在神经网络的损耗格局的2D切片中创建动画优化路径。 它基于 ，如果要添加自己的模型，请遵循其建议的样式。 请查看我的文章以获取更多示例和一些直观说明。 0.安装 从PyPI： pip install loss-landscape-anim 从源头上讲，您需要。 克隆此存储库后，请运行以下命令以安装依赖项。 poetry install 1.基本范例 使用提供的和默认的多层感知器MLP模型，您可以直接调用loss_landscape_anim来获得示例动画GIF，如下所示： # Use default MLP model and sample spirals dataset loss_landscape_anim ( n_epochs = 300 ) 注意：如果您在笔记本电脑上使用它，请不要忘记在顶部包括以

纯净树莓派镜像，基于官方Raspberry Pi OS (64 bit)，适用Raspberry Pi 3及以上。 镜像包含opencv 4.5.1、pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0、pytorch_lightning 1.5.0、tensorflow 2.4.0、tflite 2.1.0等众多深度学习相关Python依赖，几乎涵盖了所有主流深度学习支持，全部安装在系统裸环境中，直接调用。 系统镜像支持自动扩展，第一次启动后会自动扩展磁盘，可谓开箱即用。已开启SSH及VNC。 文件内包含告诉下载链接，直接网页下载，告别垃圾百度云。

基本BYOL 一个简单而完整的实现在PyTorch + 。 好东西： 良好的性能（CIFAR100的线性评估精度约为67％） 最少的代码，易于使用和扩展 PyTorch Lightning提供的多GPU / TPU和AMP支持 ImageNet支持（需要测试） 在训练过程中执行线性评估，而无需任何其他前向通过 用Wandb记录 表现 线性评估精度 这是训练1000个纪元后的准确性： 数据集 帐户@ 1 Acc @ 5 CIFAR10 91.1％ 99.8％ CIFAR100 67.0％ 90.5％ 训练和验证曲线 CIFAR10 CIFAR100 环境 conda create --name essential-byol python=3.8 conda activate essential-byol conda install pytorch=1.7.