机器翻译机器翻译是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同，所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。1. 读取和预处理数据我们先定义一些特殊符号。其中“<pad>”（padding）符号用来添加在较短序列后，直到每个序列等长，而“<bos>”和“<eos>”符号分别表示序列的开始和结束。im
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2024-05-31 01:31:17
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PyTorch API 详细中文文档 按模块分类，涵盖核心函数与用法示例 目录 张量操作 (Tensor Operations) 数学运算 (Math Operations) 自动求导 (Autograd) 神经网络模块 (torch.nn) 优化器 (torch.optim) 数据加载与处理 (t ...
背景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。 除了 Facebook 之外，Twitter、GMU和Salesforce 等机构都采用了 PyTorch。近日，一款完整
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2023-08-07 14:04:03
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文章目录PyTorch 简介PyTorch发展PyTorch优点软件安装解释器与工具包解释器工具包虚拟环境Anaconda 安装安装步骤Pycharm 安装PyTorch 安装 PyTorch 简介2017 年 1 月， FAIR （Facebook AI Research ）发布 PyTorch。PyTorch是在 Torch 基础上用python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch是
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2023-10-20 21:49:52
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1.问答系统SQuAD数据集 给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(text span)作为问题的答案。网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
代码：https://github.com/galsang/BiDAF-pytorch2. 数据格式3. 整体流程架构文本摘要所谓摘要，就是
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2023-10-13 11:53:46
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/*
*
*$('#table').bootstrapTable({});
*看网上有中文版的，但有些就是字面直接译过来了，而且有的就没有翻译，那就打算自己再翻译一遍，每一条会尽
*最大可能结合尽可能多资料翻译，如果发现译的内容比英文多，是添加了更详细的说明，表的名称，属性，类型，
*默认值不翻译，例如："class"、"id"等不翻译。
*有错请提出，会及时改正，谢谢。
*Bootstrap t
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2024-05-22 15:04:57
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# 如何实现“pytorch 中文”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何实现“pytorch 中文”。本文将指导你完成这个任务，首先介绍整个实现过程的流程，然后详细说明每个步骤需要做的事情和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C -
原创
2024-04-12 06:20:02
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引用
API中文手册 司机大傻编辑本页 on 18 Oct 2016
·
77修订版
本文档由VisualCrew小组耗时两年翻译，保持与D3 V3最后一版（3.5.17）一致.D3 V4最新版API请参考d3.v4-API翻译。如发现翻译不当或有其他问题可以通过以下方式联系译者：
API使用方法可参考：https：//
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2023-09-19 20:34:29
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这里说下如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算。由于最近的程序对速度要求比较高，想要快速出结果，因此特地学习了一下混合精度运算和并行化操作，由于已经有很多的文章介绍相关的原理，因此本篇只讲述如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算，不具体介绍原理。混合精度自动混合精度训练（auto Mixed Precision，AMP）可以大幅度降低训练的成本并提高训练的速度。
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2023-11-25 07:10:17
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文章目录0. torch<br>1. Tensors2. Creation Ops2.1 torch.tensor(data)<br>2.2 torch.sparse_coo_tensor()2.3 torch.as_tensor()2.4 torch.as_strided()2.5 torch.from_numpy(ndarray)2.6 torch.zeros()2.
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2023-11-21 21:57:13
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文章目录1、one hot encoding（到原点的欧式距离等距）独热编码优缺点什么情况下(不)用独热编码？什么情况下(不)需要归一化？one-hot编码为什么可以解决类别型数据的离散值问题Tree Model不太需要one-hot编码2、multi hot encoding3、Pytorch中，将label变成one hot编码的两种方式 1、one hot encoding（到原点的欧式距
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2023-09-20 15:50:02
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PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架，它提供了丰富的API文档来帮助开发者快速上手。本文将向刚入行的小白介绍如何使用PyTorch API文档，通过以下步骤展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装PyTorch |
| 步骤二 | 导入PyTorch库 |
| 步骤三 | 查阅PyTorch API文档 |
| 步骤四 | 使
原创
2024-04-23 17:55:18
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# 如何实现 PyTorch API 文档
欢迎进入 PyTorch 的世界！作为一名新手开发者，你可能会对如何实现 PyTorch 的 API 文档感到困惑。在本文中，我将指导你如何完成这一任务，确保你能够理解每一步的内容。我们将分为多个步骤来完成这个目标。
## 整体流程
为帮助你更清晰地理解整个流程，以下是一个步骤表：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-10-13 06:42:03
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超赞的PyTorch资源大列表，GitHub标星9.4k+，中文版也上线了1. 自然语言处理与语音处理2. 计算机视觉3. 概率库和生成库4. 教程与示例5. 论文实现6. 其它 自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社
API的主要功能是提供应用程序与开发人员以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。提供API所定义的功能的软件称作此API的实现。API是一种接口，故而是一种抽象。应用程序接口（英语：Application Programming Interface，简称：API），又称为应用编程接口，就是软件系统不同组成部分衔接的约定。由于近年来软件的规模日益庞大，常常需要把复
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2023-09-15 21:05:29
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正文: 一、TextView的API 中文文档 1.1 结构 java.lang.Object android.view.View android.widget.TextView 直接子类： Button, CheckedTextView, Chronometer, DigitalClock, EditText
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2024-01-24 20:30:02
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我被要求为我选择的高级OO语言编写API(我将使用Java).当然,API需要执行特定的功能,但它们是我知道我可以完成的非常基本的事情.我熟悉Web应用程序的API概念,这很简单,但是为OO语言编写API究竟意味着什么？在Java的情况下,这是否意味着编写一个可以导入的包并通过类/函数提供所需的功能,所以我会写a)包和b)一个单独的模块来测试它？ (为了澄清,除了“编写API”和“它需要做X,Y和
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2023-09-28 14:53:13
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作者系北京航空航天大学人工智能方向硕士，专注于NLP方向，欢迎大家多多交流。 工欲善其事必先利其器，TensorFlow和Pytorch之争愈演愈烈，其实大可不必在框架工具选择上耗费精力，我们根据自己的喜好选择就好，毕竟只是工具而已。 今天小白就来教入门的小宝贝儿们使用Pytorch来搭建我们的第一个可以用来训练的神经网络。 如果对神经网络不太了解的小伙伴可以关注我，我会出一个系列教程的
# PyTorch API 分类实现流程
在开始教授你如何实现"PyTorch API 分类"之前，先给你一个概览，让你了解整个流程。
## 实现流程概览
下面是实现"PyTorch API 分类"的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 定义优化器 |
| 5 | 模型训
原创
2023-07-23 09:08:45
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# 学习PyTorch框架API的指南
## 一、学习PyTorch API的整体流程
在开始学习和使用PyTorch框架的API之前，我们需要理清过程中的步骤。下面是实现PyTorch API的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 环境搭建 |
| 2 | 导入
