地平线，torch qat调试
地平线，torch qat调试
torch
当前话题为您枚举了最新的torch。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
Python识别验证码基于Torch识别率94%
基于Python和torch的验证码识别工具，识别率高达 94%。通过训练模型，自动化识别验证码，你节省大量手动输入时间。其实，像这种利用深度学习的验证码识别技术，在多自动化测试、爬虫项目中都常见。这个工具适合对识别率有较高要求的项目，效果蛮不错。如果你需要验证码，能大大提高工作效率。
基于Python下，torch和手动实现前馈神经网络实验代码
内容包含详细注释代码中有数据集的下载程序:人工构造简单二分类数据集，两个数据集大小为100，样本特征维度为2，且分别服从均值互为相反数且方差相同的正态分布。两个数据集的样本标签分别为0和1。 Fashion-MNIST数据集，该数据集为一个多类图像分类数据集，包含60000个训练图像样本，10000
torch-1.8.0a0-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
这是适用于Mac m1的torch编译版本，支持Python 3.8。
基于torch.nn的二维卷积神经网络Python实现
展示了在PyCharm平台上利用torch.nn实现二维卷积神经网络的Python程序，内容包括完整的代码和相关报告，供读者参考借鉴。
梯度算法大合集——程序实现7种常用的梯度优化算法、5种线搜索方法，并与Pytorch的torch.optim对比结果
梯度下降法是最著名的优化算法之一，本文基于Python和Pytorch编写了梯度优化程序Gradient_optim，并将结果与Pytorch中自带的梯度优化器torch.optim对比。 1.程序适用于任意维解析函数的无约束优化问题，求解最小值及最小值点； 2.可实现的梯度法：最陡下降法、共轭梯度