美國時間4月30日，Facebook F8 開發者大會在美國加利福尼亞州的聖何塞舉辦。在此次開發者大會期間，Facebook開源了簡化模型優化的工具——BoTorch和Ax，還發布了Pytorch 1.1。

邊策 乾明 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI 大家又少了一個用TensorFlow的理由。 在一年一度的開發者大會F8上，Facebook放出PyTorch的1.

在 2018 年的 9 月，我在一篇文章中，從需求量，工程使用量以及流行程度等方面對比了所有的主流深度學習框架。TensorFlow 處於絕對的王者地位，而 Pytorch 則是一位躍躍欲試的年輕挑戰者。

作為「史上最強 GAN 影象生成器」，BigGAN 自去年 9 月推出以來就成為了 AI 領域最熱詞。其生成影象的目標和背景都高度逼真、邊界自然，簡直可以說是在「創造新物種」。然而 BigGAN 訓練時需要的超

PyTorch 是 Facebook 開發和維護的一個開源的神經網路庫，近來的發展勢頭相當強勁，也有越來越多的開發者為其撰寫 教程 ，本文也是其中之一。這是「PyTorch: Zero to GANs」系列教

Keras 和 PyTorch 當然是對初學者最友好的深度學習框架，它們用起來就像描述架構的簡單語言一樣，告訴框架哪一層該用什麼。這樣減少了很多抽象工作，例如設計靜態計算圖、分別定義各張量的維度與內容等等。

Pytorch 1.0.0 學習筆記： Pytorch 的學習可以參考：Welcome to PyTorch Tutorials Deep Learning with PyTorch:

LeNet 1998年，LeCun提出了第一個真正的卷積神經網路，也是整個神經網路的開山之作，稱為LeNet，現在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如圖1.1所示。它的主要特徵是將卷

圖片.png 下載： https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-336070659 python測試開發專案實

作為預訓練模型，BERT目前常充當系統的重要模組，並衍生出大量 NLP 專案。但是BERT官方實現基於 TensorFLow 框架，因此那些藉助 PyTorch 實現的 NLP 系統可能並不方便嵌入它。為此，

這篇文章翻譯自 Pytorch 官方教程 Transfer Learning Tutorial 原作者： Sasank Chilamkurthy Note:點選下載完整示例程式碼

在學習Pytorch的時候，先學會如何正確建立或者載入資料，至關重要。 有了資料，很多函式，操作的效果就變得很直觀。 本文主要用其他庫讀取影象檔案（學會這個，你就可以在之後的學習中，將一些效果直觀化）

Person_reID_baseline_pytorch A tiny, friendly, strong baseline code for Person-reID (based on pytorch

昨天，randolf-scholz 開了一個 issue 討論這個 bug。 issue 頁面：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/25175

譯者： bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度學習構建模組：仿射對映, 非線性函式以及目標函式 深度學習表現為使用更高階的方法將線性函式和非線性函式進行組合。非線性函式