Visdom PyTorch可视化工具本文翻译的时候把 略去了 Torch部分。项目地址一个灵活的可视化工具，可用来对于 实时，富数据的 创建，组织和共享。支持Torch和Numpy。总览基本概念Setup启动可视化接口总结总览Visdom目的是促进远程数据的可视化，重点是支持科学实验。。向您和您的合作者发送可视化 图像，图片和文本。通过编程组织您的可视化空间，或者通过UI为实时数据创

PyTorch结构介绍对PyTorch架构的粗浅理解，不能保证完全正确，但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限，如有错误，欢迎指错，谢谢！几个重要的类型和数值相关的TensorVariableParameterbuffer(这个其实不能叫做类型，其实他就是用来保存tensor的)Tensor:PyTorch中的计算基本都是基于Tensor的，可以说是PyTor

介绍自然语言处理(NLP) 是人工智能方向一个非常重要的研究领域。 自然语言处理在很多智能应用中扮演着非常重要的角色，例如：automated chat bots,article summarizers,multi-lingual translationopinion identification from data每一个利用NLP来理解非结构化文本数据的行业，不仅要求准确，而且在获取结果

tensorflow bucketstensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想.seq2seq简单介绍在seq2seq场景中,输入和输出的sequence的长度往往是变长的.

文章部分翻译自http://anie.me/On-Torchtext/API一览torchtext.datatorchtext.data.Example : 用来表示一个样本，数据+标签torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关torchtext.data.Datasets: 数据集类，__getitem__ 返回 Example实例torchtext...

learning rate decay在训练神经网络的时候，通常在训练刚开始的时候使用较大的learning rate， 随着训练的进行，我们会慢慢的减小learning rate。对于这种常用的训练策略，tensorflow 也提供了相应的API让我们可以更简单的将这个方法应用到我们训练网络的过程中。接口tf.train.exponential_decay(learning_rate, glo

自定义Datasets什么是Datasets:在输入流水线中，我们看到准备数据的接口是这么写的data = datasets.CIFAR10("./data/", transform=transform, train=True, download=True)。datasets.CIFAR10即使一个Datasets类，data是这个类的一个实例。为什么要定义Datasets:PyTorch提供了一

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