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机器学习算法与Python学习

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PyTorch 1.12发布，正式支持苹果M1芯片GPU加速，修复众多Bug

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点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。其实早在今年 5 月，PyTor

2022-07-04

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GitHub超1.6万星，网友捧为「明日之星」

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点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路 ---- 新智元报道数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章

2022-03-04

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PyTorch 1.9发布，这些更新值得关注！

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不久之前，PyTorch 官方博客发布 1.8 版本，此版本由 1.7 发布以来的 3000 多个 commit 组成，重要更新内容包括在编译、代码优化和科学计算前端 API 方面的优化和改进，以及通过 pytorch.org 提供的二进制文件来支持 AMD ROCm。

2021-07-01

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提升PyTorch训练速度，小哥哥总结了17种方法！

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学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后，fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示：

2021-01-25

1.9K0

pystiche | 神经风格迁移框架，纯Python编写！

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将内容图片与艺术风格图片进行融合，生成一张具有特定风格的新图，这种想法并不新鲜。早在 2015 年，Gatys、 Ecker 以及 Bethge 开创性地提出了神经风格迁移（Neural Style Transfer ，NST）。

2020-12-22

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PyTorch 1.7发布，支持CUDA 11、Windows分布式训练

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昨日，PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性，如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换（FFT）的新型 API 等。

2020-11-03

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从词袋到transfomer，梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史

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自2010年创办以来，Kaggle作为著名的数据科学竞赛平台，一直都是机器学习领域发展趋势的风向标，许多重大突破都在该平台发生，数以千计的从业人员参与其中，每天在Kaggle论坛上都有着无数的讨论。

2019-12-03

4490

如何薅羊毛 | PyTorch终于能用上谷歌云TPU，推理性能提升4倍

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现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。

2019-10-15

1.2K0

PyTorch 深度学习新手入门指南

pytorch 深度学习 https 网络安全编程算法

原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!

2019-09-17

6250

各种AI模型拿来就能用！五大深度学习模型库大盘点

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ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型，只需输入一行代码，就能一键调用。

2019-08-26

1.3K0

TensorFlow第一 && PyTorch第二，就问你服不服！

pytorch tensorflow keras 大数据深度学习

一年不算短，但也不算长。一年时间，可以让Swift从11位跌倒13位，也可以让PyTorch从第4位飙升194%至第2位！

2019-07-31

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NLP 新手必看！这是一份覆盖全面的基于 PyTorch 和 keras 的 NLP 学习教程

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简介：内容相当丰富，涵盖神经网络机器翻译、问答匹配、电影评价分类、新闻分类等多个领域。这是一个教你逐步实现和适应简单的实词 NLP 任务的教程。这些资源都提供了源码，对初学者来说，极为友好，可以学会建立自己的模型。

2019-07-04

4980

比DGL快14倍：PyTorch图神经网络库PyG上线了

项目链接：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

2019-07-04

8170

8亿参数，刷新ImageNet纪录：何恺明团队开源最强ResNeXt预训练模型

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它叫ResNeXt WSL，有超过8亿个参数，用Instagram上面的9.4亿张图做了 (弱监督预训练) ，用ImageNet做了微调。

2019-07-04

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PyTorch代码调试利器: 自动print每行代码的Tensor信息

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大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个 CPU tensor。比如下面这种：

2019-06-21

1K0

GitHub趋势榜第一，深度学习模型大合集！！

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项目地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models

2019-06-19

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谷歌EfficientNet缩放模型，PyTorch实现登热榜

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谷歌上个月底提出的EfficientNet开源缩放模型，在ImageNet的准确率达到了84.1%，超过Gpipe，已经是当前的state-of-the-art了。

2019-06-14

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LeCun点赞，那个小巧的 MNIST 数据集长大了！

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MNIST数据集是图像分类领域的基准测试之一，用于0~9手写数字图像分类任务，包含6万张训练图像和1万张测试图像。它已经有20多年的历史了。但是官方测试集因为测试集样本太少，MNIST通常被认为不能提供有意义的置信区间。

2019-06-03

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点赞收藏：PyTorch常用代码段整理合集

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PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/目录下。

2019-05-13

1.7K0

PyTorch 1.0 正式版发布了！

GitHub 地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.0.0

2018-12-25

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