Torchnet

torchnet package (1) torchnet torchnet torchnet是用于torch的代码复用和模块化编程的框架，主要包含四个类 Dataset 以不同的方式对数据进行预处理 Engine 训练/测试机器学习方法 Meter 评估方法性能 Log 日志 Documentation torchnet的调用 local tnt = require 'torchnet' tnt

前言   最近项目开发过程中遇到了torchnet.meter来记录模型的信息，搜了好多篇博客都寥寥草草没有一点干货，于是博主看了下官方文档以及开放的代码，根据自己的理解，在此做一个torchnet.meter的使用教程。 1. torchnet简介   torchnet是torch的一个框架，它提供了一套抽象概念，旨在鼓励代码复用和模块化编程，其提供了四个重要的类： 类 说明 Dataset 提

TorchNet ConfusionMeter 解析 最近在看陈云大佬的simple-faster-rcnn代码，在阅读代码的过程中发现在衡量rpn，roi训练指标过程中有用到tnt的ConfusionMeter类模块，于是查看了源码，觉得可以记录一下实现方式。 ConfusionMeter类方法 init def __init__(self, k, normalized=False):

torchnet torchnet是用于torch的代码复用和模块化编程的框架，主要包含四个类 Dataset 以不同的方式对数据进行预处理 Engine 训练/测试机器学习方法 Meter 评估方法性能 Log 日志 Documentation torchnet的调用 local tnt = require 'torchnet' tnt.Dataset() torchnet提供了多种即插即用的数

import torchnet tnt.Meter Meters provide a standardized way to measure a range of different measures, which makes it easy to measure a wide range of properties of your models. 有三个基础的方法： add() which ad

看某大佬的代码是用到了torchnet，嗯……那就折腾一下吧 torchnet是Facebook最新一次和人工智能(AI)有关的开源项目，用Lua语言撰写而成，执行于标准x86芯片或GPU上。对想要训练大规模深度学习系统的单位来说，有助于大幅节省I/O的成本。 torchnet是用于torch的代码复用和模块化编程的框架，主要包含四个类 Dataset 以不同的方式对数据进行预处理 Engine

工程中引入torchnet.meter，记录下使用方式。 安装：pip install torchnet 1、AverageValueMeter 函数作用：添加单值数据，进行取平均及方差计算。 from torchnet import meter loss_meter = meter.AverageValueMeter() loss_meter.reset() for i in range(10

github上给出了安装方法：https://github.com/pytorch/tnt#installation 现在安装torchnet已经很简单了，使用pip命令安装即可，不需要再下载解压那么麻烦。 pip install torchnet or pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master 如果需要在anacond

安装torchnet 参考https://github.com/pytorch/tnt 上面一系列装好之后，发现在python中还是没办法import torchnet 首先得Make sure you have PyTorch installed, then do:  pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master 安装git

torchnet安装 安装git apt install git 行命令： pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master pip install --upgrade git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master

我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector

8.22 一面 自我介绍 项目介绍 问我有没有读过pytorch源码（懵逼） GPU内存模型 不同池化操作反向传播之后会有什么区别 分布式训练有什么了解？ 量化相关 QAT和PTQ的区别 C++ 容器相关底层实现 手撕cuda 向量和

主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推

Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。