OpenNMT 是一个由 Harvard NLP (哈佛大学自然语言处理研究组) 开源的 Torch 神经网络机器翻译系统。OpenNMT 系统设计简单易用，易于扩展，同时保持效率和最先进的翻译精确度。特性：简单的通用接口，只需要源/目标文件。快速高性能GPU训练和内存优化。提高翻译性能的最新的研究成果。可配对多种语言的预训练模型（即将推出）。允许其他序列生成任务的拓展，如汇总和图文生成。快速开始：OpenNMT 包含三个命令1) 数据预处理th preprocess.lua -train_src data/src-train.txt -train_tgt data/tgt-train.txt -valid_src data/src-val.txt -valid_tgt data/tgt-val.txt -save_data data/demo2) 模型训练th train.lua -data data/demo-train.t7 -save_model model3) 语句翻译th translate.lua -model model_final.t7 -src data/src-test.txt -output pred.txt 标签：OpenNMT

火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

torch-2.0.1-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl

yolov8同时推理多路视频流，同时支持torch和onnx推理

Pycharm中import torch报错 问题描述： 今天在跑GitHub上一个深度学习的模型，需要引入一个torch包，在pycharm中用pip命令安装时报错： 于是我上网寻求解决方案，试了很多都失败了，最后在：Anne琪琪的博客中找到了答案，下面记录一下解决问题的步骤： 1、打开Anaconda prompt执行下面命令： conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch 等待运行结束。 2、 测试torch是否安装成功 import torch print(torch.__version__) 如果输出了torch版本号，

pytorch

本系列主要讲解JETSON NANO DEVELOPER KIT开发板配置全过程，包括系统烧录安装、torch及cuda安装配置。

GNN、pytorch-geometric 四个包 torch_cluster scatter sparse spline_conv

Autoencoders, 各种autoencoders的Torch 实现 Autoencoders这个存储库是在中构建Autoencoders的Torch 版本，但是只包含参考代码- 请参考原始博客文章以了解有关Autoencoders的解释。 培训hyperparameters还没有调整。 实现了以下模型：

torch-1.8.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl