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  1. TensorBoard.txt

  2. tensorflow中tensorboard用法笔记，包括训练代码中要添加的伪码，以及训练过程中如何执行查看

  3. 所属分类：深度学习

  1. python通过txt文件批量安装依赖包的实现步骤

  2. 如果要用某个开源框架，需要安装多个依赖包可以如下操作： 如依赖文件形式如下（可以不要版本号）： txt文件名为requirements.txt，内容为： sklearn==0.0 subprocess32==3.2.7 tablestore==4.3.4 tensorboard==1.8.0 tensorflow==1.8.0 可以用如下命令安装： $ pip install -r requirements.txt 接下来坐等，偶尔看一下，有些包下载可能会出现timeout，重新执行上面指

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38734008

  1. nerf:NeRF（神经辐射场）的代码发布-源码

  2. NeRF：神经辐射场 ||| Tensorflow实现，优化单个场景的神经表示并渲染新视图。 * 1 ， * 1 ， * 1 ， 2 ， 3 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献ECCV 2020（口头演示，最佳论文荣誉奖） TL; DR快速入门 要设置conda环境，请下载示例训练数据，开始训练过程，然后启动Tensorboard： conda env create -f environment.yml conda

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42137723

  1. seq2seq:这是带有Tensorflow 2的seq2seq模型结构-源码

  2. seq2seq 这是Tensorflow 2的seq2seq模型结构。 有三种模型架构，RNNSeq2Seq，RNNSeq2SeqWithAttention，TransformerSeq2Seq。 该存储库包含训练，评估，推断，转换为保存的模型格式脚本。 火车 例子 您可以通过运行以下脚本开始培训 $ python -m scr ipts.train \ --dataset-path " data/*.txt " \ --batch-size 2048 --dev-batch-size 20

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_42102220

  1. Stock-Selector-源码

  2. 要运行此命令： pip3 install -r requirements.txt 使用此方法之前，请先阅读本，根据需要编辑parameters.py并运行train.py 。 这将使用您指定的参数开始训练，您可以使用logs文件夹上的tensorboard可视化您的训练过程。 训练好模型后，请使用test.py评估和测试模型。 根据以上教程文章进行编辑 即将更新说明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：weixin_42172204

  1. tensorboardX.txt

  2. 在PyTorch中使用Tensorboard可视化训练过程的脚本文件

  3. 所属分类：Python

  1. muzero-pytorch：MuZero的Pytorch实现-源码

  2. 多零火炬 MuZero的Pytorch实现：基于作者提供的，“通过 ” 注意：此实现刚刚在CartPole-v1上进行了测试，并且需要针对其他环境进行修改（ in config folder ） 安装 Python 3.6、3.7 cd muzero-pytorch pip install -r requirements.txt 用法： 火车： python main.py --env CartPole-v1 --case classic_control --opr train --

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：417792
    • 提供者：weixin_42146274

  1. ASR：语音识别工具包-源码

  2. 不要使用pytorch == 1.4.0 !!!!!! 这是序列到序列的语音识别工具包。 要求 Python> = 3.7.0 PyTorch> = 1.2.0 我们强烈建议您准备 。 安装 对于预处理，我们需要和 pip install -r requirements.txt 预处理 examples/*/preprocess.sh是一个预处理脚本。 在preprocess.sh之后，您可以获取训练数据和测试数据。 火车 python train.py --hp_file

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：912384
    • 提供者：weixin_42168230

  1. EDSR-Tensorflow：针对单图像超分辨率的增强型深度残差网络的Tensorflow实现-源码

  2. EDSR Tensorflow实施 使用Tensorflow编写的的的实现。 要求 张量流 科学的 tqdm argparse 安装 pip install -r requirements.txt 训练 为了训练，您必须做一些事情... 下载图像数据集（由于我的计算限制，我使用了 ） 将来自该数据集的所有图像放入该图像下的目录中 运行python train.py --dataset data_dir其中data_dir是包含图像的目录 为了在训练期间查看统计信息（图像预览，标量为损失）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：200704
    • 提供者：weixin_42097914