Alphafold2-Pytorch（WIP） 要最终成为一个非官方的工作Pytorch实施 ，令人叹为观止的注意网络解决CASP14。 随着体系结构的更多细节发布，将逐步实施。 复制完成后，我打算将所有可用的氨基酸序列在计算机上折叠起来，并作为学术洪流发布，以供进一步科学使用。 如果您对复制工作感兴趣，请在此#alphafold 安装 $ pip install alphafold2-pytorch 用法 像Alphafold-1一样预测分布图，但要注意 import torch from alphafold2_pytorch import Alphafold2 from alphafold2_pytorch . utils import MDScaling , center_distogram_torch model = Alphafold2 ( dim = 256 ,

基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码，具有超详细的注释，已经在诸多项目中得到了实际应用。主要包含2个文件：（1）dqn.py，实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等；（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习，并最终学会仿真月球车着陆游戏。

今天小编就为大家分享一篇pytorch实现seq2seq时对loss进行mask的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是声谱图(spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

pytorch-trpo PyTorch实施香草政策梯度，截断的自然政策梯度，信任区政策优化，近端政策优化 火车 算法：PG，NPG，TRPO，PPO env ：Ant-v2，HalfCheetah-v2，Hopper-v2，Humanoid-v2，HumanoidStandup-v2，InvertedPendulum-v2，Reacher-v2，Swimmer-v2，Walker2d-v2 python train.py --algorithm "algorithm name" --env "environment name" 参考 此代码是代码的修改版本

基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是梅尔频谱（melspectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

深度照片增强器的Pytorch实现 该项目基于论文《深度照片增强器：使用GAN进行照片增强的不成对学习》。 作者的项目地址为： 我的代码基于 中文文档说明请看 要求 Python 3.6 CUDA 10.0 要安装的要求： pip install -r requirements.txt 先决条件 数据 Expert-C 资料夹 所有超参数都在libs\constant.py 需要创建一些文件夹： images_LR ：用于存储数据集 Expert-C input 在以上两个文件夹的每个文件夹中，需要创建以下三个新文件夹： Testing Training1 Training2 models ：用于存储所有训练生成的文件： gt_images input_images pretrain_checkpoint pretrain_images test_ima

Inceptionv1v2v3v4的pytorch实现

海豹 ⠀ ⠀⠀ 半监督图分类的PyTorch实现：分层图透视（WWW 2019） 抽象的 节点分类和图分类是两个图学习问题，它们分别预测节点的类标签和图的类标签。 图的节点通常代表现实世界的实体，例如，社交网络中的用户或蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质。 在这项工作中，我们考虑一个更具挑战性但实际上有用的设置，其中节点本身是一个图实例。 这导致了分层图的透视图，这种透视图出现在许多领域中，例如社交网络，生物网络和文档收集。 例如，在社交网络中，一群具有共同兴趣的人形成一个用户组，而许多用户组则通过交互或普通成员相互连接。 我们在层次图中研究节点分类问题，其中“节点”是图实例，例如上述示例中的用户组。 由于标签通常受限于实际数据，因此我们通过谨慎/主动迭代（或简称SEAL-C / AI）设计了两种新颖的半监督解决方案，称为半监督图分类。 SEAL-C / AI采用了一个迭代框架，该框

在未配对的图像到图像翻译（NEGCUT）中进行对比学习的实例式硬负示例生成 它是在不成对的图像到图像转换（NEGCUT）中进行对比学习的实例化硬否定示例生成的官方PyTorch实现。