pytorch实现straight-through estimator(STE)

现在深度学习中一般我们学习的参数都是连续的,因为这样在反向传播的时候才可以对梯度进行更新。但是有的时候我们也会遇到参数是离>散的情况,这样就没有办法进行反向传播了,比如

7月前660

Windows10 + anaconda+pytorch(含anaconda卸载重装)

为了参加天池入门级的cv竞赛,重新安装了pytorch 和anaconda 之前做过简单的cv项目,但是pytorch版本较低,不适用这次的竞赛(小白不懂) 于是决定升级pytorch的版本,但是引发了一系列的问题,一整天都在装包了。。。

7月前620

anaconda配置pytorch(无需单独安装python)

此博客根据sosocloud10的博客得到的,在此以示感谢,第一次笔记本不会配置,买了台式又试了一次,完全正确!跟着下面的教程走即

7月前460

使用pytorch从零开始实现迷你GPT

生成式建模知识回顾: [1] 生成式建模概述 [2] Transformer I,Transformer II [3] 变分自编码器 [4] 生成对抗网络,高级生成对抗网络 I&#xff0

7月前670

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win10的Pytorch最全安装教程,解决pytorch安装问题! 看着五花八门的pytorch安装教程,作为小白看着实在是眼花缭乱,所以我做一次全攻略安装教程,争取让后来者不走弯路,直接成功安装,不要浪费宝贵的时间。 以下全部是在写博

7月前620

PyTorchCUDA软件安装指引(Windows)

目录 【前言】 【快速安装指引】 【操作系统&VS Build Tools】 【Annaconda虚拟环境创建】 【显卡驱动更新】 【CUDA&cuDNN安装配置】 【PyTorch安装】 【切换镜像源】 【

7月前770