從頭訓練一個神經網路！教它學會莫奈風格作畫！⛵
- 2022 年 11 月 9 日
- 筆記
💡 作者： 韩信子 @ ShowMeAI 📘 深度学习实战系列 ： //www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 PyTorch 实战系列 ： //www.showmeai.tech/tutorials/44 📘 本文地址 ： //www.showmeai.tech/arti …
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TensorFlow？PyTorch？Paddle？AI工具庫生態之爭：ONNX將一統天下
- 2022 年 11 月 3 日
- 筆記
💡 作者： 韩信子 @ ShowMeAI 📘 深度学习实战系列 ： //www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 本文地址 ： //www.showmeai.tech/article-detail/319 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏 Show …
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Python解釋器路徑尋找規則
- 2022 年 9 月 24 日
- 筆記
总结 这场表演邀请了三位角色： run.sh 、 main.py 、 path.sh ，拍摄场地选在了 Windows -> Git Bash 群演1号 run.sh #!/usr/bin bash . ./path.sh || exit -1 # demo.py无法直接找到是因为 $PATH中已经 …
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基於 PyTorch 和神經網路給 GirlFriend 製作漫畫風頭像
- 2022 年 9 月 13 日
- 筆記
摘要： 本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。 本文分享自华为云社区《 AnimeGANv2 照片动漫化：如何基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像？【秋招特训】 》，作者：白鹿第一帅 …
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從零教你使用MindStudio進行Pytorch離線推理全流程
- 2022 年 9 月 2 日
- 筆記
摘要： MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，该IDE上功能很多，涵盖面广，可以进行包括网络模型训练、移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等多种任务。 本文分享自华为云社区《 使用MindStudio进行Pytorch离线推理全流程 》，作者：yd_2 …
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利用Hugging Face中的模型進行句子相似性實踐
- 2022 年 8 月 31 日
- 筆記
Hugging Face是什么？它作为一个GitHub史上增长最快的AI项目，创始人将它的成功归功于弥补了科学与生产之间的鸿沟。什么意思呢？因为现在很多AI研究者写了大量的论文和开源了大量的代码，但是AI工程师又不能直接很好的使用，而Hugging Face将这些AI模型进行了更好的封装，满足了AI …
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PyTorch中的CUDA操作
- 2022 年 8 月 24 日
- 筆記
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台，PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10，Python3.7.8和CUDA 11.6，安装PyTorch最新稳定版 …
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【Kaggle】如何有效避免OOM(out of memory)和漫長的煉丹過程
- 2022 年 7 月 20 日
- 筆記
本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle ，其中梯度累积Gradient Accumulation，冻结Freezing已经 …
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訓練一個影像分類器demo in PyTorch【學習筆記】
- 2022 年 6 月 30 日
- 筆記
【学习源】 Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。 边写边查资料的过程中猛然发现这 …
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【防忘筆記】卷積層輸入輸出大小計算
- 2022 年 6 月 16 日
- 筆記
卷积输出大小计算方法 tensorflow中的常用卷积操作API 正向卷积 ：Conv2D() 举例： ... Conv2D(128, kernel_size=4, padding="same") # 128个过滤器（128维），卷积核大小为4，边缘填充 # 注：此处步长为默认值1，此时使用padd …
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