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pytorch-seq2seq

使用PyTorch实现序列到序列模型的教程

该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。

inseq - 基于Pytorch的序列生成模型解释性分析工具
GithubInseqPytorch序列生成开源项目模型解释集成渐变
Inseq是一个基于Pytorch的可定制工具包,专为序列生成模型的后验可解释性分析设计。它支持多种特性归因方法,可高效分析单例或整套数据集的各类模型,包括GPT-2。Inseq支持在Jupyter Notebook、浏览器和命令行中进行可视化,并提供多种后处理和归因映射合并功能。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源,教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源,包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍,帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
sequitur - 高效创建和训练序列数据自编码器的Python库
GithubPyTorchsequitur序列数据开源项目深度学习自编码器
sequitur是一个专为序列数据设计的Python自编码器库。它集成了三种自编码器架构和预设训练循环,使用者只需两行代码即可完成模型构建和训练。该库适用范围广泛,涵盖单变量、多变量时间序列及视频等序列数据,尤其适合快速入门自编码器的开发者。sequitur灵活支持数字、向量和矩阵等多种序列类型,为数据处理提供多样化选择。
how-to-read-pytorch - 通俗易懂的PyTorch核心概念教程 从张量运算到数据加载的全面指南
GPU计算GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络自动求导
该项目是一个PyTorch核心概念教程系列,包含5个Jupyter notebook。教程内容涵盖张量运算、自动求导、优化器、网络模块和数据加载等PyTorch关键主题。每个主题提供详细说明和可运行示例代码,旨在帮助开发者理解PyTorch的运行模型和高效GPU编程。所有notebook支持在Google Colab上免费运行,便于实践学习。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
transformers - 免费开源的transformers课程,详解关键概念与实践操作
BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程
该课程由软件工程师Peter发起,现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操,深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念,并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。
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