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Welcome to PyTorch Tutorials# What’s new in PyTorch tutorials? Data Loading Optimization in PyTorch Distributed Training with Ray Train Serve PyTorch models at scale with Ray Serve Hyperparameter tuning using Ray Tune Memory Profiling with Mosaic Using Variable Length Attention in PyTorch DebugMode: Recording Dispatched Operations and Numerical Debugging Learn the Basics Familiarize yourself with
AutoDiscovery, available in AstaLabs, flips the script on how scientists work with data: instead of waiting for a research question, it autonomously generates its own hypotheses, runs experiments, and uses Bayesian surprise to chase the findings most likely to represent genuine discoveries, compressing weeks of exploratory analysis into hours. Try it free through June 2026.
今回は、Variational Autoencoder (VAE) の実験をしてみよう。 実は自分が始めてDeep Learningに興味を持ったのがこのVAEなのだ！VAEの潜在空間をいじって多様な顔画像を生成するデモ（Morphing Faces）を見て、これを音声合成の声質生成に使いたいと思ったのが興味のきっかけだった。 今回の実験は、PyTorchの公式にあるVAEのスクリプト を自分なりに読み解いてまとめてみた結果になっている。 180221-variational-autoencoder.ipynb - Google ドライブ さっそく実験！いつものimport。 import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data import torch.optim a
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