点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识torchvision分类介绍Torchvision高版本支持各种SOTA的图像分类模型，同时还支持不同数据集分类模型的预训练模型的切换。使用起来十分方...

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权Souminth Chintala 担心 Transformer 可能导致人工智能碰壁。2017 年 Transformer 首次亮相，便迅速在 AI 领域扩散开来，CV、NLP 等任务都有其身影，越来越多...

来源：DeepHub IMBA本文约3700字，建议阅读7分钟本文我们解释了TFT的理论知识并且使用它进行了一个完整的训练和预测流程。目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中，深度学习神经网...

作者：Thomas Chaigneau翻译：欧阳锦校对：和中华本文约3000字，建议阅读7分钟本文介绍了如何使用ONNX构建真实世界的NLP应用。如何用ONNX构建真实世界的NLP应用，而不仅仅是为了张量做基准测试。图片源自网络ONNX是一种用于神...

来源：计算机视觉与机器学习作者丨小可乐大魔王@知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530本文约2800字，建议阅读5分钟文章总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。先...

来源：DeepHub Imba本文约2500字，建议阅读5分钟本文我们介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得...

丰色 明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI搅翻计算生物界的AlphaFold2一开源，各种加速方案就争相涌现。妹想到啊，现在居然有了个CPU的推理优化版本，不用GPU，效果也出人意料的好——端到端的通量足足提升到原来的23.11...

机器之心报道机器之心编辑部刚刚，Meta 发布了革命性的推理引擎 AITemplate。测试结果显示，相比 PyTorch Eager，AITemplate 在 NVIDIA GPU 上实现了最高 12 倍的性能提升，在 AMD GPU 上实现了高达 4 倍的性能提升。众所周...

选自BusinessInsider机器之心编译编辑：陈萍、杜伟Souminth Chintala 担心 Transformer 可能导致人工智能碰壁。2017 年 Transformer 首次亮相，便迅速在 AI 领域扩散开来，CV、NLP 等任务都有其身影，越来越多的研究人员投入...

摸到了组里配备的多卡服务器，对于一个习惯单卡环境的穷学生来说，就像是鸟枪换炮，可惜这炮一时还不会使用，因此就有了此番学习。