PyTorch官方教程中文版
PyTorch官方教程中文版
教程介绍
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。总而言之：
[*]如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。
[*]如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。
[*]如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。
[*]如果你想解决自然语言处理问题，可以看NLP 部分。
本帖最后由 Scadao 于 2019-12-14 14:04 编辑
QNNPACK
QNNPACK（量化神经网络软件包）是针对低精度高性能神经网络推理的针对移动设备优化的库。 QNNPACK在量化的8位张量上提供了常见神经网络运算符的实现。
QNNPACK不能直接供机器学习研究人员使用；相反，它为高级深度学习框架提供了低级性能原语。
到目前为止，QNNPACK已集成在具有Caffe2图形表示的PyTorch 1.0中。
页:
[1]