闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b

Pytorch-Tutorial_Seq2Seq_Attention

一些pytorch基础知识，colab文件

这是图像字幕的教程。 这是我正在编写的第一篇，是关于如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型的。 假定具备PyTorch，卷积和递归神经网络的基本知识。 如果您是PyTorch的新手，请先阅读PyTorch的和 。 问题，建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日：添加了两个新教程的工作代码-和 内容 客观的 为了构建可以为图像生成描述性标题的模型，我们提供了它。 为了使事情简单，让我们实现“显示，出席和讲述”文件。 这绝不是当前的最新技术，但仍然相当惊人。 作者的原始实现可以在此处找到。 该模型学习在哪里看。 当您逐字生成标题时，可以看到模型的视线在图像上移动。 这是有可能的，因为它具有“注意”机制，该机制可以使其专注于图像中与下一个要说的单词最相关的部分。 以下是在训练或验证期间未看到的测试图

#2.3_Activation_Function_激励函数_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

#2.2_Variable_变量_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

#2.1_Numpy_Torch_对比_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

#1.2_安装_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

#1.1_Why__(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)