torchtext的使用总结，并结合Pytorch实现LSTM 版本说明 PyTorch版本：0.4.1 火炬文字：0.2.3 python：3.6 文件说明 Test-Dataset.ipynb Test-Dataset.py使用torchtext进行文本预处理的笔记本和py版。 Test-Dataset2.ipynb使用Keras和PyTorch进行数据集进行文本预处理。 Language-Model.ipynb使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型。 使用说明 分别提供了笔记本版本和标准py文件版本。 从零开始逐步实现了torchtext文本预处理，

排名蒸馏 排名蒸馏的PyTorch实现： ，唐嘉喜和王珂，KDD '18 要求 Python 2或3 脾气暴躁的 科学 用法 训练学生模型（Model-S） 运行d=50 python train_caser.py以获得学生模型的性能。 完成后，我们会将模型保存在文件夹检查点/ 培训教师模型（Model-T） 使用d=100运行python train_caser.py以获取教师模型的性能。 完成后，我们会将模型保存在文件夹检查点/ 通过分级蒸馏训练学生模型（Model-RD） 使用d=100运行python train_caser.py以获得训练有素的教师模型。 完成后，我们将教师模型保存在文件夹检查点/ （您也可以跳过此步骤，因为checkpoint / gowalla-caser-dim = 100.pth.tar中有一个） 运行python distill_ca

高效Net-Lite火炬 Google的Pytorch实现。 提供imagenet预训练模型。 在EfficientNet-Lite中，所有的SE模块均被删除，所有的交换层都被ReLU6取代。 对于边缘设备，它比EfficientNet-B系列更友好。 型号详情： 模型 参量 MAdds Top1 Acc（官方） Top1 Acc（此回购） 前5名 efficiencynet-lite0 470万 407M 75.1％ 71.73％ 90.17％ efficiencynet-lite1 540万 631M 76.7％ 74.71％ 92.01％ efficiencynet-lite2 610万 899M 77.6％ 77.14％ 93.54％ efficiencynet-lite3 820万 1.44B 79.8％ 78.91％ 94.37

变压器-TTS Pytorch实现 与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。 通过实验确认，每步花费约0.5秒。 我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。 要求 安装python 3 安装pytorch == 0.4.0 安装要求： pip install -r requirements.txt 数据 我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。 完整的数据集（13,100对）可在下载。 我将和用作预处理代码。 预训练模型 您可以 下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K） 在检查点/目录中找到预训练的模型。 注意图 约15k步后出现对角线对齐。 以下注意图以16

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FaceShifter —非官方的PyTorch实施 非官方实现借助。 在本文中，有两个用于全流水线的网络，即AEI-Net和HEAR-Net。 我们仅实现AEI-Net，这是用于人脸交换的主要网络。 数据集 准备资料 您需要下载并解压缩： CelebA-HQ（） VGGFace（） 预处理数据 预处理代码主要基于Nvidia的FFHQ预处理代码。 您可以使用多种处理功能修改我们的预处理程序，以更快地完成预处理步骤。 # build docker image from Dockerfile docker build -t dlib:0.0 ./preprocess # run docker container from image docker run -itd --ipc host -v /PATH_TO_THIS_FOLDER/preprocess:/workspace -v

利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练

AmSoftmax pytorch实现代码

Pytorch实现波阻抗反演.doc

PyTorch实现Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN) - 比NVIDIA的cuDNN LSTM快16倍