经过几个月富有挑战性但是受益良多的学习，我最近从Udacity的Python Nanodegree program AI编程专业毕业。最后一个项目是用PyTorch创建一个102种不同类型的花的图像分类器。
这是从l零开始实现YOLOv3目标检测教程的第2部分。在上一部分中，解释了YOLO的工作原理，在这一部分中，我们将在PyTorch中实现YOLO所使用的层。换句话说，这是我们创建模型构建模块的部分。
最近开始对使用机器学习生成中型个人资料图片感兴趣。深入到了神经风格转换领域。尽管NST在概念上很容易理解，但要生成高质量图像却出奇地困难。为了获得良好的结果，必须正确实施许多复杂的细节和未提及的技巧。在本文中，将深入研究神经风格转换，并详细研究这些技巧。
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
在这篇文章中，将重新创建在纸上，列出的风格迁移法影像式转换使用卷积神经网络，在PyTorch。
深度学习在计算化学和材料信息学领域兴起，深度学习可以有效地应用于化学结构及其性能之间的关系建模。随着化学和材料数据的增长，深度学习模型可以开始优于传统的机器学习技术。本文最近发表在《Journal of Chemical Information and Modeling》用于计算化学和药物设计的深度学习工具包OpenChem，一个基于PyTorch的深度学习工具包，用于计算化学和药物设计。OpenChem提供了简单快速的模型开发、模块化的软件设计和多个数据预处理模块。
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。
语言图像数据是深度学习技术的一种非常流行的用法。在本文中将讨论使用深度卷积神经网络识别花卉图像。
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。
本文中的所有代码都在GitHub Repository上。数据集已经在适当的文件夹中，并且代码可以运行（在安装PyTorch之后）。
如果说非要提供一个方法快速掌握目标检测的深度学习算法的话，那就是自己从无到有的实现它，在这期间，可以对整个算法有更清晰的认识，此次系列文章旨在提供一个自己从无到有实现目标检测YOLOV3的教程，希望对那些对目标检测感兴趣的人有所帮助。
近年来，以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展，深度神经网络在各行各业得到广泛应用：
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
官方表示，和1.1版本相比，新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括：
谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。虽然后起之秀 PyTorch 奋起直追，但 TensorFlow 框架的使用者仍然众多。
我们知道，将具有不同配置的卷积神经网络模型组合可以减少过拟合，但代价是需要额外的训练和维护多个模型。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf
机器之心报道 编辑：蛋酱 在这篇新论文中，TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf 神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值 x_i，都将有一个标签或期望值 y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。 现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由 i = 1，... ，M 的 M 观测数据组成的训练
从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看，我们准备了数据，现在，我们准备构建我们的模型。
翻译 | 林立宏 整理 | 凡江 背景 在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。我也将分享 PyTorch 代码，它使用 Tensorly（http://t.cn/REo7W8V ） 来进行在卷积层上的 CP 分解和 Tucker 分解。 尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的，关于张量分解的回顾可以在这里（http://t.cn/R5ZXkVo ）找到。Tensorly 的作者也写了于 Tensor 的基础内容非常棒的 notebook（ht
若有些网络的最后一层不是FC层，那么我们可以先去获取最后一层的层名，再根据层名进行替换
起因是这样，有运营小姐姐跟我反馈某个页面卡顿的厉害。心中突然一想，妈耶不会有bug吧，心慌慌的。然后自己打开页面，不卡呀，流畅的一xx，肯定是她弄错了。带着去教她如何正确的使用电脑的想法我自信的下了楼，然后自信的在她电脑上打开了页面，我滑，我滑，我再滑。woc，页面咋不动啊，woc，电脑都卡死了。？？？什么情况，然后有其他运营反馈 air 上并不卡顿。页面下滑为何卡顿？在mbp和mba上的表现为何不同？这一切的问题究竟是从何而起？请老板们带着这两个问题往下看，我将一步一步揭开浏览器渲染的面纱。
原文标题：How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者：Hamel Husain
最近ZOMI这2/3周有幸被邀请去百度交流、去VIVO研究院交流、去MindSpore开源团队交流、去华为昇腾团队交流推理引擎。所以有些心得体会，恰好前不久又分享完《AI编译器》系列课程和《AI推理引擎》系列课程。
PyTorch 已经成为现在创建神经网络的事实上的标准之一，我喜欢它的界面。但是，对于初学者来说，要获得它有些困难。
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈，形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元，我们现在需要将权重表示为矩阵。
如果你刚刚开始使用PyTorch并想学习如何进行基本的图像分类，那么你可以参考本教程。它将介绍如何组织训练数据，使用预训练神经网络训练模型，然后预测其他图像。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】无需对象信息，首个纯视觉UI理解解决方案！ 对AI来说，「玩手机」可不是一件易事，光是识别各种用户界面（user interface, UI）就是一大难题：不光要识别出各个组件的类型，还要根据其使用的符号、位置来判断组件的功能。 对移动设备UI的理解，能够帮助实现各种人机交互任务，比如UI自动化等。 之前的工作对移动UI的建模通常依赖于屏幕的视图层次信息，直接利用了UI的结构数据，并借此绕过了从屏幕像素开始对组件进行识别的难题。 不过并不是所有的
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到 "only one element tensors can be converted to Python scalars" 这样的错误消息。这个错误消息通常在尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时发生。本文将深入讲解这个错误消息的原因以及如何解决它。
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
在地理处理窗格中，在搜索框中输入Iso 聚类无监督分类。单击具有相同名称的结果。将打开Iso 聚类无监督分类工具。此工具对选择的影像图层或栅格运行无监督分类。它使用 Iso 聚类算法来确定像元自然分组的特征，并根据所需的类数创建输出图层。将在 1984 影像图层上运行该工具
由于课题的原因，笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中，不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快，可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展，而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改，使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
还记得英伟达在 GTC 2019 披露的令人惊叹的图像生成器 GauGAN 吗？仅凭几根线条，草图秒变风景照，自动生成照片级逼真图像的技术堪比神笔马良。
顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。
几千年来，人类文化的一个非常重要的特征就是艺术。没有其他物种能够创造出与Leo da Vinci或Van Gogh的画作有些相似的东西。甚至很多人都难以创造出这种品质的艺术品。直到最近，随着神经风格迁移的引入，能够采用图像的风格，然后将其应用于另一个图像的内容。这使得计算机能够创建如上图所示的图像，这是斯坦福大学胡佛塔的图片，由梵高的Starry Night风格化。在本文中将讨论神经风格迁移，然后讨论快速风格迁移。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重，偏差和输入数据的线性组合。具体来说：
当使用libtorch进行C++深度学习开发时，有时可能会遇到错误error C1021: 无效的预处理器命令“warning”。这个错误意味着在源代码中使用了无效的预处理器命令warning，通常是因为在编译时开启了特定的警告选项。本篇文章将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。
摘要： 今年一月份开源的PyTorch，因为它强大的功能，它现在已经成为深度学习领域新流行框架，它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库，它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。这篇文章我们就来讲述一下我对PyTor
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