近日，Facebook发布了PyTorch 1.8新版本，加入了对AMD ROCm的支持，可以不用去配置Docker在原生环境下运行。

本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架，而不是其他的呢？目前有很多的深度学习框架，而且很多都可用于实际的生产，我之所以选择这两个只是因为我对它们特别...

3D 计算机视觉是一个非常重要的研究课题，选择合适的计算框架对处理效果将会产生很大的影响。此前，机器之心曾介绍过 Facebook 开源的基于 PyTorch 框架的 3D 计算机视觉处理库 PyTorch3D，该库在 3D 建模、渲染等多方面处...

在2019年，Facebook AI Research发布了Detectron2，这为开发人员提供了一种简便的方法，可将自定义模块插入任何对象检测系统。Detectron2是一个基于PyTorch的库，旨在训练ML模型执行图像分类和检测对象。为了扩展Detectron2，F...

这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。...

当下Python和深度学习为代表的人工智能AI技术非常火热，正深刻影响着人类社会的方方面面。今天分享推荐三本入门Python和深度学习的电子书：

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前...

近日，Facebook发布了PyTorch 1.8新版本。自1.7版以来，此版本包含3,000多次提交。它包括众多更新和优化：编译，代码优化，用于科学计算的前端API，以及通过pytorch.org提供的二进制文件对AMD ROCm的支持。它还为管道和模型并行...

前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。torch.matmul 函数功能强大，虽然可以使用其重载的运算符 @，但是使用起来比较麻烦，并且在实际使用场景中，常用的矩阵乘积运算就那么几种。为了方便...

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