Hasktorch là thư viện liên kết Haskell cho LibTorch, giúp phát triển học sâu (deep learning) hiệu quả. Nó sử dụng FFI để kết nối, mang lại sức mạnh của LibTorch vào môi trường Haskell.
#Hasktorch #Haskell #LibTorch #DeepLearning #AI #KhoaHocDuLieu #HocSau

https://www.reddit.com/r/programming/comments/1pbfba1/hasktorch_libtorch_haskell_bindings_for_deep/

Hasktorch là thư viện mới mang LibTorch (core của PyTorch) đến với Haskell thông qua FFI, mở ra cơ hội phát triển ứng dụng học sâu mạnh mẽ bằng ngôn ngữ functional này. Khám phá Deep Learning trên Haskell!

#Hasktorch #Haskell #DeepLearning #LibTorch #FFI #Programming #HocSau #LapTrinh #ThuVien

https://www.reddit.com/r/programming/comments/1pbfba1/hasktorch_libtorch_haskell_bindings_for_deep/

Ищем Арнольда Шварценеггера среди мужчин, женщин и детей с помощью нейросети на С++

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я ведущий инженер-программист в YADRO. Помимо основных рабочих задач, включающих исследование проблем производительности СХД, я увлекаюсь машинным обучением. Участвовал в коммерческих проектах, связанных с техническим зрением, 3D-сканерами и обработкой фотографий. В задачах часто использовал С++, хотя машинное обучение традиционно ассоциируется с Python. Этот язык программирования буквально захватил сферу, его используют повсюду — от обучающих курсов до серьезных ML-проектов. Однако Python — не единственный язык, на котором можно решать задачи машинного обучения. Так, альтернативой может стать С++. Если последний вам ближе, вам будет интересен и полезен этот текст. Под катом разберемся: — как организовать работу с данными и загрузку обучающего датасета, — как описать структуру нейронной сети, — как использовать уже готовые алгоритмы машинного обучения из доступных библиотек и фреймворков, — как организовать конвейер обучения сети, — как использовать предобученные глубокие сети для решения задач.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/800533/

#с++_программирование #pytorch #машинное_обучение #libtorch #faceid #поиск_лиц #dlib #tripletloss #сиамские_сети #архитектура_сетей

• Download https://download.pytorch.org/libtorch/cu111/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.9.0%2Bcu111.zip
• Extract it to $HOME/pkg/libtorch
• export LIBTORCH=$HOME/pkg//libtorch
• export LD_LIBRARY_PATH=${LIBTORCH}/lib:$LD_LIBRARY_PATH