Pytorch 结构化神经网络修剪神器
Torch-Pruning 是一个用于结构神经网络修剪和层依赖维护的 Pytorch工具包此工具将自动检测和处理层依赖(通道一致性)期间修剪。它能够处理各种网络架构，如 DenseNet、ResNet 和 Inception。
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fast.ai 面向 Pytorch 的深度学习新书开源
fast.ai 的创始人、前 Kaggle 首席科学家 Jeremy Howard 教授在 Github 上开源了和 Sylvain Gugger 合著的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》的初稿。全书草稿已公布 22 章，通过这份它你将学到：
- 如何在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型
- 如何使用全新的 fastai v2 库和 PyTorch
- 深度学习的基础：什么是神经网络，它们是如何训练的，以及它们如何进行预测
- 为什么以及如何使用深度学习模型，以及如何使用[……]
三维计算机视觉库：PyTorch3D 开源
3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架 —— PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。
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最先进的 NLP 模型库：PyTorch-Transformers
OpenAI 采用 PyTorch 作为其深度学习框架标准
OpenAI 发布最新消息，正在 PyTorch 上标准化自家深度学习框架。与此同时，OpenAI 发布了一个 PyTorch 版本的开源教育资源，能够让人们更容易学习深度强化学习。不少人认为，OpneAI 的行为是正常选择的确，大量研究人员从 TensorFlow 转投 PyTorch 已成趋势。[……]
最佳 Pytorch 科研项目架构模板实践
此前，跨象乘云™ 发布了《最佳TensorFlow科研项目架构模板实践》，TensorFlow 是帮助深度学习新方法走向实现的强大工具。它为大多数深度学习领域中使用的常用语言提供了大量应用程序接口。对于开发者和研究人员来说，在开启新的项目前首先面临的问题是：如何构建一个简单明了的结构。所以，经过大量的实践和对 Tensorflow 项目贡献，整理了一个结合简洁，具备文件夹结构化组织，并且面向对象设计的 Tensorflow 项目模板最佳实践 —— 为高校深度学习与新一代人工智能科研实验室建设以及科研教学平台提供良好的基础支撑。
另一方面，自从 PyTorch 1.0 发布之后，越来越多的[……]
零基础入门PyTorch深度学习
Pytorch 是 Torch 的 Python 版本，是由 Facebook 开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（Tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与 Tensorflow 的静态计算图不同，Pytorch 的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。
Vipul Vaibhaw 在 Github 开源了一份关于 Pytorch 深度学习的书册，《First steps towards Deep Learning with PyTorch》，这是一本关于深度学习的[……]
《动手学深度学习》PyTorch 版
TensorFlow VS. PyTorch V2
此前，跨象乘云™ 发布过《TensorFlow VS. PyTorch》 —— 谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架。那么究竟哪种框架最适宜自己手边的深度学习项目呢？本文作者从这两种框架各自的功能效果、优缺点以及安装、版本更新等诸多方面给出了自己的建议。如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 U[……]