《pytorch》专题

Animegan2-pytorch 是 AnimeGANv2 的 PyTorch 实现，可用于将风景、人像等素材照片或视频转化为动漫风格。 基本用法： 从原始存储库进行权重转换（需要 TensorFlow 1.x） git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2python convert_weights.py 推理 python

Facebook宣布推出PyTorch Hub，一个包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心，让你调用起来更方便。 PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。 并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。 发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官

Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) for playing Super Mario Bros 是超级马里奥兄弟的 A3C 算法，用于训练代理玩超级马里奥兄弟。 它可以： 通过运行 python train.py 来训练模型 通过运行 python test.py 来测试已经过训练的模型 样本示例： 要求： python 3.6 gym cv2 pytorch numpy

我希望将模型A的参数乘以一个标量lambda得到模型B(即模型B的架构和模型A的一样但每个参数都是模型A的lambda倍)，现在我希望将一个tensor输入模型B，并对输出进行反向传播，然后优化参数lambda。但梯度无法反传到lambda上。具体代码如下 输出为None，现在我希望有代码能实现相同的功能并能成功计算lambda的梯度。 用tensorboard可视化计算图发现weighted_s

我是一个母语java的后端开发，最近在学python和pytorh，对脚本语言不太熟悉。 我从教程中看到一个简单模型的训练过程的部分代码如下 我的疑惑如下： loss是net(模型)的输出经过损失函数计算得到的损失对象，optimizer是优化器。loss.backword()是反向传播，更新模型中参数的梯度。有了梯度之后，优化器根据梯度对模型参数进行更新。这些过程我大概是没有理解错的。 但是这个

有些时候，推理只要 cpu，不需要用到 GPU，那么此时，我就不想安装 nvidia 相关的包了 但是 pip install torch 的时候，会把 nvidia 相关的包也一起安装