音频项目的基本Pytorch模板 牢记音频项目的基本Pytorch模板可用作起点。 特别针对可在单个GPU上运行并在多GPU机器上并行运行的较小模型。 每个GPU /实验都可以拥有整个源代码的副本。 特征 简单的数据集类（包括从磁盘读取.wav文件的列表，并具有随机裁剪功能）。 实时梅尔谱图计算。 学习速率表，EMA，梯度限幅。 检查点保存/加载（继续培训）。 大数据集/缓慢更新的基本训练循环。

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对抗性鲁棒性工具箱（ART）v1.5 对抗性鲁棒性工具箱（ART）是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避，中毒，提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。 ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，scikit-learn，XGBoost，LightGBM，CatBoost，GPy等），所有数据类型（图像，表格，音频，视频等）和机器学习任务（分类，对象检测，语音识别，生成，认证等