Как PyTorch, так и Tensorflow Fold являются средами глубокого обучения, предназначенными для работы в ситуациях, когда входные данные имеют неодинаковую длину или измерения (то есть ситуации, когда динамические графики полезны или необходимы). Я хотел бы знать, как они сравниваются, в смысле...
Я новичок в Pytorch и начал с этим кодом GitHub . Я не понимаю комментарий в строке 60-61 в коде "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Я понял, что мы упоминаем requires_grad=Trueпеременные, которые нам нужны для вычисления градиентов для...
Google недавно включил в ночной сборку tenorflow свой режим Eager , обязательный API для доступа к возможностям вычисления tenorflow. Как тензор потока готовы сравнивать с PyTorch? Некоторые аспекты, которые могут повлиять на сравнение: Преимущества и недостатки стремления из-за его статического...
Я пытаюсь обучить один персептрон (1000 входных единиц, 1 выходной, без скрытых слоев) на 64 случайно сгенерированных точках данных. Я использую Pytorch с помощью оптимизатора Adam: import torch from torch.autograd import Variable torch.manual_seed(545345) N, D_in, D_out = 64, 1000, 1 x =...
Я хотел бы использовать ANNs для моей проблемы, но проблема заключается в том, что номера входов и выходов не являются фиксированными. Я сделал поиск в Google, прежде чем задавать вопрос, и обнаружил, что RNN может помочь мне с моей проблемой. Но все примеры, которые я нашел, так или иначе...