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搜索资源列表

  1. Python-Visdom支持PyTorch中强大的可视化日志功能

  2. Visdom是一个强大和灵活的平台用于可视化来自FB的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_39841365

  1. dl_codebase:罗杰深度学习项目的代码库-源码

  2. 罗杰的深度学习工具 该代码库应尽可能通用。 花哨的想法的实现应该建立在此回购的分支中，而不是在回购本身中进行工作以允许快速开发。 依存关系 PyTorch（火炬，火炬视觉） 雅克 OpenCV 皮尔 待办事项 支持更好的日志记录/定时（张量板？） 将modules文件夹打包为一个软件包，以摆脱sys.path技巧 将引擎（或核心教练）添加到抽象教练中以完成不同的任务 修改注册表（如FAIR Detectron 2中一样）并使用装饰器以获得更好的样式 为各个时期之间的列车摘要添加更好的打印语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42121086

  1. DPT:密集预测变形金刚-源码

  2. 视觉变压器用于密集预测 这个软件库包含的代码和模型为我们的： 视觉变压器用于密集预测RenéRanftl，Alexey Bochkovskiy，Vladlen Koltun 变更日志 [2021年3月]推理代码和模型的初始版本 设置 下载模型权重并将其放在weights文件夹中： 单深度： ， ， 分割： ， ， 设置依赖项： conda install pytorch torchvision opencv pip install timm 该代码已经过Python 3.7

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42097914

  1. GraphLog:用于访问GraphLog数据集的API-源码

  2. 图形日志 与GraphLog数据集接口的API。 GraphLog是使用基于一阶逻辑的规则构建的多用途，多关系图数据集。 | 消息 GraphLog的Core Generator逻辑现在在其自己的存储库发布了！该存储库将包含GLC的特定实例，可用于创建GraphLog的各种设置。敬请期待更多的更新！ 安装 支持的Python版本：3.6、3.7、3.8 从安装PyTorch 从安装pytorch-geometric（和其他依赖项）。确保pytorch和pytorch-geometric等的cpu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42177768

  1. pytorch_img_classification_for_competition:使用pytorch进行图像分类-源码

  2. pytorch图像分类竞赛框架 1.更新日志 （2020年5月2日）基础版本上线 2.依赖库 预训练模型 进步 高效网络火炬 顶尖 3.支持功能 pytorch官网模型 复现的部分模型 fp16混合精度训练 贸易协定 固定验证集/随机划分验证集 多种优化器：adam，radam，novograd，sgd，ranger，ralamb，over9000，lookahead，lamb OneCycle训练策略 标签平滑丢失 焦点损失 听觉 4.使用方法 更改config.py中的参数，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42121725

  1. genrl:一个PyTorch强化学习库，用于可推广和可再现的算法实现，旨在改善RL中的可访问性-源码

  2. GenRL是一个PyTorch强化学习库，以可重现，可推广的算法实现为中心，并提高了强化学习的可访问性 GenRL的当前版本为v0.0.2。期待重大变化 强化学习研究的发展比以往任何时候都快。为了跟上不断增长的趋势并确保RL研究保持可重复性，GenRL旨在通过提供以下主要功能来帮助更快地进行纸张复制和基准测试： PyTorch-first ：模块化，可扩展和惯用的Python 教程和示例：从基本RL到SOTA Deep RL算法的20多个教程（包括说明）！ 统一培训师和日志记录课程：代码可重用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：405504
    • 提供者：weixin_42162216

  1. FacePose_pytorch:pytorch的头姿势估计（偏航，侧倾，俯仰）和情感检测的pytorch工具具有SOTA实时性能，易于部署，易于使用且精度高，一次解决了面部检测的所有问题。（极简，极快，高效是我们的共同）-源码

  2. FacePose_pytorch pytorch的头姿势估计（偏航，侧倾，俯仰）和情绪检测的pytorch实时实现SOTA性能，易于部署，易于使用且精度高，一次解决了面部检测的所有问题。（极简，极快，高效是我们的参与） 更新日志 [2020/12]我们找到了一种更好的人脸关键点算法（即使在CPU或移动设备上，也可以实时估计468个3D人脸地标）。 ＃首先安装Anaconda3，python 3.7 pip安装mediapipe python newdectect.y（在cpu上运行）您可以自己

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42134537

  1. PyTorch_YOLOv4:YOLOv4的PyTorch实现-源码

  2. YOLOv4 这是PyTorch实施这是基于 。 。 开发日志 扩张 2021-01-26设计蒙版的2021-01-26 。 2021-01-25设计旋转增强。 2021-01-23设计拼贴增强。 2021-01-22支持 ， 。 2021-01-22支持 。 2021-01-19支持实例细分。 2021-01-17支持基于免锚的方法。 2021-01-14支持联合检测和分类。 2020-01-02年1 2020-01-02 -设计基于和的新模型。 2020-12-22支

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42128676

  1. PRNet_PyTorch:PyTorch 1.1.0中PRNet的培训和推理代码-源码

  2. PRNet PyTorch 1.1.0 这是一个非官方的pytorch实施PRNET的，因为没有一个完整的生成和训练码数据集。 作者：Samuel Ko，mjanddy。 更新日志 日期：2019.11.13 notice ：mj已在加载uv map中修复了一个重要错误。 原始的uv_map.jpg已翻转，因此此处使用* .npy可以解决此问题。 感谢 ！ 日期：2019.11.14 notice ：推断阶段已上传，预训练模型可在results/latest.pth 。 感谢 ！ 诺蒂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_42131861

  1. pytorch-rl：使用pytorch和visdom进行深度强化学习-源码

  2. 深度强化学习 火炬与视觉 训练有素的特工的样本测试（突破时使用DQN，乒乓球上使用A3C，CartPole上使用DoubleDQN，InvertedPendulum（MuJoCo）上使用连续A3C）： 在Pong上训练A3C代理时具有16个学习者过程的示例在线绘图示例： 在CartPole上训练DQN代理时的示例日志记录（我们目前使用WARNING作为日志记录级别来摆脱来自visdom的INFO打印输出）： [WARNING ] (MainProcess) [WARNING ] (Mai

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42174176

  1. Labml：:test_tube:通过手机监控PyTorch和TensorFlow模型训练:mobile_phone:-源码

  2. 实验室语言 组织机器学习实验并通过移动设备监控培训进度。 :fire: 产品特点 通过监控正在运行的实验 仅与两行代码集成（请参见下面的示例） 跟踪实验，包括git commit，配置和超参数等信息 保持Tensorboard日志井井有条 可在本地浏览和管理实验运行 保存和加载检查点 自定义可视化的API 漂亮的培训进度日志 开源！ 我们还有一个用于移动网络应用的小型托管服务器 安装 您可以使用PIP安装此软件包。 pip install labml PyTorch示例 from

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42104366

  1. pytorch-bert-crf-ner：KoBERT的CRF로개체명인식기（基于BERT + CRF的韩文命名实体识别模型）-源码

  2. pytorch-BERT-CRF-NER 基于BERT + CRF的朝鲜语NER Tagger的PyTorch实现（PyTorch v1.2 / Python 3.x） 例子 日志 문장을 입력하세요: 지난달 28일 수원에 살고 있는 윤주성 연구원은 코엑스(서울 삼성역)에서 개최되는 DEVIEW 2019 Day1에 참석했다. LaRva팀의 '엄~청 큰 언어 모델 공장 가동기!' 세션을 들으며 언어모델을 학습시킬때 multi-GPU, TPU 모두 써보고 싶다는 생

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：weixin_42135462

  1. AGGCN：用于关系提取的注意力导向图卷积网络（ACL19论文的作者PyTorch实现）-源码

  2. 用于关系提取的注意力导向图卷积网络 本文/代码介绍了依赖树上的注意力导向图卷积图卷积网络（AGGCN），用于大规模句子级关系提取任务（TACRED）。 你可以在找到论文 参见下面的模型架构概述： 要求 我们的模型在Nvidia DGX的GPU Tesla P100-SXM2上进行了训练。 Python 3（在3.6.8上测试） PyTorch（经过0.4.1测试） CUDA（在9.0上测试） tqdm 解压缩，wget（仅用于下载） 我们已经在此仓库中发布了训练有素的模型和训练日志

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：141557760
    • 提供者：weixin_42101384

  1. pytorch-lightning：用于高性能AI研究的轻量级PyTorch包装器。 缩放模型而不是样板-源码

  2. 轻巧的PyTorch包装器，用于高性能AI研究。 缩放模型，而不是样板。 •••••• • * Codecov大于90％+，但构建延迟可能会减少 新闻 PyTorch Lightning只是有组织的PyTorch 闪电解开了PyTorch代码，使科学与工程脱钩。 闪电哲学 设计闪电时要牢记以下原则： 原则1：启用最大的灵活性。 原则2：提取不必要的样板，但在需要时使其可访问。 原则3：系统应该是独立的（即：优化器，计算代码等）。 原则4：深度学习代码应分为4个不同的类别。 研究代码（Li

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42181693

  1. 火炬手：基于Pytorch的简单有效地训练GAN的研究框架-源码

  2. 火炬 基于Pytorch轻松有效地训练GAN的框架 TorchGAN是一个基于的框架，用于设计和开发对抗网络。 该框架旨在为流行的GAN提供构建基块，并允许针对前沿研究进行自定义。 使用TorchGAN的模块化结构可以 在数据集上尝试流行的GAN模型。 用传统的功能插入新的损失函数，新的体系结构等。 通过各种日志记录后端无缝地可视化培训。 系统/ PyTorch版本 1.2 1.3 1.4 每夜 Linux py3.6（Travis） — — — Linux Py3.6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42116713

  1. torchrl：强化学习算法的Pytorch实现（软演员评论员（SAC）DDPG TD3 DQN A2C PPO TRPO）-源码

  2. 火炬RL RL方法的Pytorch实现 支持具有连续和离散动作空间的环境。 支持具有1d和3d观察空间的环境。 支持多进程环境 要求 一般要求 火炬1.7 健身房（0.10.9） Mujoco（1.50.1） 列表（用于日志） tensorboardX（日志文件输出） 张量板要求 Tensorflow：启动tensorboard或读取tf记录中的日志 安装 使用use environment.yml创建虚拟环境 conda create -f environment.ym

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_42123191

  1. Pytorch-Template:pytorch模板文件生成器-源码

  2. PyTorch模板项目 pytorch模板文件生成器，它支持数据集，数据加载器，模型，优化器，损失，优化器和lr_scheduler的多处理程序。 要求 Bash（Linux） Python> = 3.6 requirements.txt 特征 清晰的文件夹结构，适用于许多深度学习项目。 .json配置文件支持，方便进行参数调整。 支持多数据集，多数据加载器，多模型，多优化器，多损耗，多优化器和多lr_scheduler。 以上所有内容都可以在.json配置中构建！ 通过在.ba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_42120997

  1. torchkit:PyTorch的研究样板-源码

  2. 火炬工具 torchkit是一个轻量级的库，其中包含可用于日常研究的PyTorch实用程序。它的主要目标是抽象出许多与研究项目相关的冗余样板，例如实验配置，日志记录和模型检查点。它包括： torchkit. Logger 的SummaryWriter包装器，用于安全记录损失，学习率和指标。 torchkit. checkpoint Tensorflow的检查点管理工具的端口，其中包括： Checkpoint ：用于保存和还原带有state_dict属性的任何对象。 Checkpoi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42099987

  1. builder:pytorch的连续生成器和二进制构建脚本-源码

  2. pytorch生成器 用于构建pytorch二进制文件并进行端到端集成测试的脚本。 资料夹： conda ：用于构建pytorch，torchvision和其他依赖项和存储库的conda软件包的文件 manywheel ：用来构建linux wheel的脚本 wheel ：用于构建OSX轮子的脚本 Windows ：用于构建Windows Wheel的脚本 cron ：脚本，用于跨多个配置共同驱动上述所有脚本 分析：脚本以从我们的AWS s3日志中提取下载量 test_community_re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：301056
    • 提供者：weixin_42097189

  1. yolov3.pytorch:YOLO v3的PyTorch实现，包括培训和测试，并且可以适用于用户定义的数据集-源码

  2. yolov3.pytorch 该存储库用于对象检测。该算法基于实现的。多亏了和，基于他们的工作，我在PyTorch中重新实现了YOLO v3，以实现更好的可读性和可重复使用性。 消息 完整版本的更新日志可以在问题看到 （2018/10/10）支持VOC数据集培训。 环境环境 Python 3.6 PyTorch 0.4.1 CUDA（不支持CPU） pycocoapi 火车 如何在COCO上训练 下载数据集和注释，并在config.py提供您下载的数据集的完整路径，如下所示'coco' :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42168902
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