pytorch 怎么定义多任务学习中的不同任务的权重

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pytorch训练好的模型能用在keras或tensorflow吗

我最近在找一个resnet18的权重文件，但是网上似乎都是只有pytorch训练好PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。如果你熟悉Numpy、Python以及常见的深度学习概念(卷积层、循环层、SGD等)，会非常容易上手PyTorch。 而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程

怎样使用PyTorch实现递归神经网络

1. 将单词放入缓冲区。 2. 从缓冲区的前部弹出「The」，将其推送(push)到堆栈上层，紧接着是「church」。 3. 弹出前 2 个堆栈值，应用于 Reduce，然后将结果推送回堆栈。 4. 从缓冲区弹出「has」，然后推送到堆栈，然后是「cracks」。

如何有效地阅读PyTorch的源代码

最近刚开始使用theano, 经验不多，连个基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源码比较简洁，可以当作theano的示例教程来看，感受如下： 文档看似很全，每个layer是干啥的，每个参数是啥都写了，但是不去读代码。

将两行torch代码转为pytorch或python代码，代码如下

fp = torch.DiskFile(filename,"r"):binary() depthimage =torch.view(tfrom PIL import Image#python3中image要从PIL中导入 import numpy as np def getTestImgArray(filename,imgHeight,imgWidth): im = Image.open(filename) x_s = imgWidth y_s = imgHeight im_arr = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS) nm

pytorch0.1.12怎么使用多GPU训练

因为项目需要，现在需要用pytorch0.1.12版本，而且要用多GPU训练。

如何用PyTorch实现递归神经网络

从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。

如何在 PyTorch 中设定学习率衰减

深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好，但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠在网络很深的时候，效果却越来越差了。

库本身的代码，比较简单易读，我作为python菜鸟，也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种，前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的(也包括recurrent).其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分离开。

如何判断pytorch使用了gpu

nn.DataParallel中的参数有三个，第一个是需要并行的模型，第二个是并行所使用的GPU列表(默认使用所有可