注：虽有的卡驱动更新至较新版本，且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用，有可能是由于卡太旧的原因。
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
在将pytorch本地训练好的模型，传到jetson nano平台上，加载模型时，报了这个错误：
PyTorch1.3以后添加了对移动端的支持，我曾尝试过将模型转入移动端，花了很多功夫，把检测+识别的所有代码都转成TorchScript之后，放到移动端运行，却发现在移动端的推理速度比PC慢了好几倍，不得不放弃这个方案。
随着对话系统和推荐系统的快速发展，新方向——对话推荐系统（Conversational Recommender System，简称CRS）也开始了蓬勃发展，其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好，以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异，使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说，更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
We’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instructions are provided below for your convenience.
在使用深度学习库PyTorch中加载模型时，有时可能会遇到错误消息 "torch.load invalid load key, ‘\x00‘"。这个错误表明加载的模型文件包含无效的加载键。
近年来，基于Transformer 架构的模型一直是推动NLP在研究和工业上取得突破的动力。BERT、XLNET、GPT或XLM是一些改进了技术水平的模型，它们达到了GLUE等流行基准的顶级水平。
上面命令为安装最新的版本，为了能够应对各种不同硬件条件，常需要手动输入命令安装特定版本，可参考如下代码
选自Medium 作者：Florian Ernst 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 用了 Lightning 训练速度反而更慢，你遇到过这种情况吗？ PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具，它可以抽出代码中复杂重复的部分，使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst Ernst 撰写博客详
本文最初发表在 Towards Data Science 博客，经原作者 Ran Rubin 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果，包括数以万计的 arXiv 文章和大会投稿，对于研究的可复现性比以往更加重要了。虽然许多研究都附带了代码和训练模型，尽管他们对使用者有所帮助，但仍然需要使用者自己去研究如何使用。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
近日，PyTorch 社区又添入了「新」工具，包括了更新后的 PyTorch 1.2，torchvision 0.4，torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进，兼容性更强，使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节，AI 开发者将其整理与编译如下。
在进行深度学习和神经网络开发时，Python的PyTorch库被广泛应用。PyTorch提供了丰富的功能和工具，使得开发人员能够快速构建和训练神经网络模型。然而，有时在使用PyTorch过程中可能会遇到一些问题。 其中一个常见的问题是在导入PyTorch相关模块时遇到"No module named 'torch_scatter'"错误。该错误通常出现在尝试使用torch_scatter模块时，而该模块不在PyTorch的默认安装中。解决这个问题的方法是安装和导入torch_scatter模块。 这里为您提供了一个解决方案，帮助您在PyTorch中解决"No module named 'torch_scatter'"错误。
在某次使用YOLOv5进行实验时，看到模型已经收敛得差不多，于是想提前停止训练，就果断直接终止程序。然而在查看文件大小时，突然发现，正常训练的yolov5m模型大小为40M左右，而此时生成的yolov5m模型大小达到了160M，于是产生如题疑问：模型从大变小，发生了什么？
✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路，对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践，均为可用状态，提供了可靠资料给小伙伴们探索。
能使得一个特征方程有非零解存在。然而，考虑到特征向量中的所有项均为非负值，根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理，只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中的节点
众所周知，大语言模型还在快速发展，应该有很多可以优化的地方。我用纯 C 语言来写，是不是能优化一大截？
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 面对数以亿计的图片数据，到底该用什么样的方法才能快速搞实验？ 这样的问题，或许在做机器学习研究的你，也会经常遇到。 而就在最近，一个国外小哥就提出了一种建议： 在Pytorch lightning基础上，让深度学习pipeline速度提升10倍！ 用他自己的话来说就是——“爬楼时像给了你一个电梯”。 这般“酸爽”，到底是如何做到的呢？ 优化机器学习pipeline，很重要 无论你是身处学术界还是工业界，时间和资源等各种因素，往往会成为你在搞实验
PyG（PyTorch Geometric）是构建在 PyTorch 之上的一个库，可以方便地编写和训练图神经网络（GNNs），用于与结构化数据相关的广泛应用。它包括针对图和其他不规则结构的各种深度学习的方法，也称为几何深度学习，来自各种发表的论文。此外，它还包括易于使用的小批量加载器，用于操作许多小的和单个的巨型图，多 GPU 支持，数据管道支持，通过 Quiver 的分布式图学习，大量的通用基准数据集（也可以基于简单的接口创建自己的），GraphGym 实验管理器，以及有用的转换，这些都用于学习任意图
作者：小潘师兄 来源：AI算法与图像处理 简介 在本文中，我们从不同的角度将妆容迁移问题分解为两步提取-分配过程。为此，我们提出了一种基于风格的可控GAN模型，该模型由三个部分组成，每个部分分别对应于目标风格编码、人脸特征提取和化妆融合。具体地，特定于部件的样式编码器将参考图像的组件式构图样式编码为中间潜在空间W中的样式代码。样式代码丢弃空间信息，因此对空间错位保持不变。另一方面，样式码嵌入了组件信息，使得能够从多个参考中灵活地进行部分补码编辑，该样式码与源标识特征一起集成到一个具有多个AdaIN层的补码融
报错的模块是 e: C:/Users/octop/.gradle/caches/modules-2/files-2.1/org.jetbrains.kotlin/kotlin-stdlib-common/1.7.10/bac80c520d0a9e3f3673bc2658c6ed02ef45a76a/kotlin-stdlib-common-1.7.10.jar!/META-INF/kotlin-stdlib-common.kotlin_module 模块 , 就是 kotlin-stdlib-common-1.7.10.jar 依赖库 ;
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：
六月的盛夏时节正是 eKuiper 项目捐献给 LF Edge 基金会一周年之时。六月初，项目圆满完成了在基金会的第一次年度 review，并确立了下一年度升级到 Stage 2 的目标。在此我们衷心感谢各位社区贡献者、合作伙伴和用户，期待新的一年能有更多伙伴加入到社区的建设中。
① 依赖库版本选择 : 在 build.gradle 构建脚本中 , 如果设置了多个版本的依赖库 , Gradle 构建时会默认选择最高版本的依赖库 ;
大家好，今天是周日，周日不休息， 今天给大家分享一个 CVPR 2021 的最新工作，关于妆容迁移的。挺好玩的，下面我会简单介绍论文，并带大家手把手跑一下demo。如果有用，大家帮忙点个在看，分享朋友圈鼓励一下，谢谢啦。
很少有人知道，SUNO一开始是nanoGPT的一个分支。（Suno创业团队首款产品Bark受到了nanoGPT的启发）
EasyOCR是一款用python语言编写的OCR第三方库，同时支持GPU和CPU，还提供了可直接运行的命令行工具，目前已经支持超过70种语言，当然，中文也是支持的，项目地址是: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
另外，我们还提供完整的模型训练代码和探索的心路历程，如果不满足于试试效果，而是想自己训练起来，那就赶快来 Star 吧~
自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。
在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。
【GiantPandaCV导语】本文是ONNX2Pytorch思路分享以及onnx-simplifier新版简要介绍。ONNX2Pytorch工具已经测试了onnx model zoo中的大量分类模型并转换正确，欢迎使用，github地址：https://github.com/BBuf/onnx2nn。GiantPandaCV几个月前遭受恶意举报，今天终于解除封印了。感谢众多粉丝们的长期等待和支持，我们会在此继续分享学习经验。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。
在 Android Studio 的 Terminal 终端执行 gradlew 报错 , 报错信息如下 :
选自GitHub 作者：Awni Hannun 机器之心编译 参与：Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本
动态图改进：PyTorch 2.0仍然支持动态图（eager mode），并在此基础上进行了改进。除了提高性能外，还加入了对Dynamic Shapes的支持，可以动态变更输入数据的形状，以及对Distributed的扩展支持。
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM)，我开发了segment-anything-py[4] and segment-geospatial[5]Python 包，这些包现在可以在 PyPI 和 conda-forge 上使用。我的主要目标是简化利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程，使用户能够以最少的编码工作来实现这一目标。我从segment-anything-eo[6]存储库中改编了segment-geospatial 的源代码，其原始版本归功于Aliaksandr Hancharenka。
如果你是PyTorch 24K纯萌新，PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一：60分钟入门PyTorch（Start 60-min blitz）。
- EvalHook 的 evaluate 方法返回值为空时打印 warning 信息
在之前遇到过类似问题 【错误记录】Android Studio 编译报错 ( Module was compiled with an incompatible version of Kotlin. The binary ) , 报错的依赖库不同 , 本篇博客再次分析一遍 ;
现有一个古诗自动生成的训练接口，该接口通过Pytorch来生训练模型（即生成古诗）为了加速使用到了GPU，但是训练完成之后GPU未能释放。故此需要进行优化，即在古诗生成完成之后释放GPU。 该项目是一个通过Flask搭建的web服务，在服务器上为了实现并发采用的是gunicorn来启动应用。通过pythorch来进行古诗训练。项目部署在一个CentOS的服务器上。
本文主要在对PyTorch官方文档的翻译之上加入了自己的理解，希望给大家一个PyTorch分布式的历史脉络和基本概念，有兴趣的朋友可以仔细研究一下历史，看看一个机器学习系统如何一步一步进入分布式世界 / 完善其功能。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时，有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义，并提供一些可能的解决方法。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html
对 MNIST 手写数字识别进行分类大致分为四个步骤，这四个步骤也是训练大多数深度学习模型的基本步骤：
第一个是官网教程：WELCOME TO PYTORCH TUTORIALS，特别是官网的六十分钟入门教程 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ。
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