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  1. PyTorch使用MNIST数据集创建CNN

  2. PyTorch创建的CNN网络，并使用MNIST数据集训练网络，适用于Pytorch新手以及刚接触CNN的朋友

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-18
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：qq_21395195

  1. cnnf.pytorch.ipynb

  2. .ipynb 文件，用 pytorch 加载 CNN-F/VGG-F 在 ImageNet 的预训练参数

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：HackerTom

  1. 用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)

  2. 今天小编就为大家分享一篇用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：weixin_38638004

  1. 在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

  2. 在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过： 1、语义分割：在语义分割中，我们分配一个类标签（例如。狗、猫、人、背景等）对图像中的每个像素。 2、目标检测：在目标检测中，我们将类标签分配给包含对象的包围框。 一个非常自然的想法是把两者结合起来。我们只想在一个对象周围识别一个包围框，并且找到包围框中的哪些像素属于对象。 换句话说，我们想要一个掩码，它指示（使用颜色或灰

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：341kb
    • 提供者：weixin_38698943

  1. 用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)

  2. 听说pytorch使用比TensorFlow简单，加之pytorch现已支持windows，所以今天装了pytorch玩玩，第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验，初步体验的确比TensorFlow方便。 参考代码（在莫烦python的教程代码基础上修改）如下： import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：weixin_38694023

  1. pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法

  2. 环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 数据下载 来源自Sasank Chilamkurthy 的教程； 数据：下载链接。 下载后解压放到项目根目录：   数据集为用来分类 蚂蚁和蜜蜂。有大约120个训练图像，每个类有75个验证图像。 数据导入 可以使用 torchvision.datasets.ImageFolder(root,transforms) 模块 可以将 图片转换为 tensor。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：224kb
    • 提供者：weixin_38727798

  1. 使用pytorch进行图像的顺序读取方法

  2. 产生此次实验的原因：当我使用pytorch进行神经网络的训练时，需要每次向CNN传入一组图像，并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中： A文件夹：图片1a，图片2a，图片3a……图片1000a B文件夹：图片1b, 图片2b，图片3b……图片1000b 所以在每个循环里，我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb。 测试一：通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator dataset = dset.ImageFolder(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38731761

  1. pytorch中的inference使用实例

  2. 这里inference两个程序的连接，如目标检测，可以利用一个程序提取候选框，然后把候选框输入到分类cnn网络中。 这里常需要进行一定的连接。 #加载训练好的分类CNN网络 model=torch.load('model.pkl') #假设proposal_img是我们提取的候选框，是需要输入到CNN网络的数据 #先定义transforms对输入cnn的网络数据进行处理，常包括resize、totensor等操作 data_transforms=transforms.Compose([tran

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38567956

  1. pytorch 预训练层的使用方法

  2. pytorch 预训练层的使用方法 将其他地方训练好的网络，用到新的网络里面 加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络，读取其存储的参数 3.设置一个参数集 cnnpre = AutoEncoder_FC() cnnpre.load_state_dict(torch.load('autoencoder_FC.pkl')['state_dict']) cnnpre_dict =cnnpre.state_dict() 加载新网络 1.设置新的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_38686860

  1. nlp_notes:自然语言处理学习笔记：机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。

  2. 自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型： 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据，实现了简略的2-gram模型，并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：weixin_42115003

  1. CFSRCNN:适用于图像超分辨率的粗到细CNN（IEEE Transactions on Multimedia，2020）-源码

  2. 粗到精细的CNN用于图像超分辨率（CFSRCNN）由田春伟，徐勇，左望猛，张伯明，费伦克和林嘉雯主持，并由IEEE Transactions on Multimedia于2020年实施。由Pytorch。这项工作是由52CV在报告的。 本文利用高频和低频特征来增强图像超分辨率模型的稳定性。 抽象 深度卷积神经网络（CNN）已在图像超分辨率（SR）中得到广泛采用。但是，用于SR的深层CNN经常会受到训练不稳定的影响，从而导致图像SR性能较差。收集补充的上下文信息可以有效地解决该问题。沿着这条线，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42144366

  1. BiDet:这是pytorch的官方纸张实现-源码

  2. BiDet 这是纸张的官方pytorch实施： ，已被CVPR2020接受。该代码包含在两个数据集PASCAL VOC和Microsoft COCO 2014上使用我们的BiDet方法训练和测试两个二进制化的对象检测器SSD300和Faster R-CNN。 快速开始 先决条件 python 3.5+ pytorch 1.0+ 其他软件包包括numpy，cv2，matplotlib，枕头，cython，cffi，msgpack，easydict，pyyaml **注意：**正如指出的，此存储

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：221kb
    • 提供者：weixin_42128537

  1. PyTorch-StudioGAN:StudioGAN是一个Pytorch库，为有条件无条件图像生成提供代表性的生成对抗网络（GAN）的实现-源码

  2. StudioGAN是一个Pytorch库，为有条件/无条件图像生成提供了代表性的生成对抗网络（GAN）的实现。 StudioGAN旨在为现代GAN提供一个完全相同的场所，以便机器学习研究人员可以轻松比较和分析新想法。 特征 PyTorch的广泛GAN实施 使用CIFAR10，Tiny ImageNet和ImageNet数据集的GAN的综合基准 比原始实现更好的性能和更低的内存消耗 提供与最新的PyTorch环境完全兼容的预训练模型 支持多GPU（DP，DDP和多节点DistributedData

  3. 所属分类：其它

  1. CoupletAI:基于CNN + Bi-LSTM + Attention的自动对对联系统-源码

  2. 对联AI 用PyTorch实现的自动对对联系统，支持多种模型。一般而言，给定一句话生成另一句话是序列生成问题，本项目根据上下联字数不同的特点将其转化为序列标注问题，即用下联去标注上联。 依存关系 python 3.6+ pytorch 1.2+ 烧瓶（可选） 数据集 数据集包含70多万条对联数据（26MB），下载请，或者（提取码：wude）。 用法 将下载到的数据集解压到当前目录（解压后的文件夹名称为couplet ） 运行preprocess.py进行数据预 运行main.py [-m m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_42139460

  1. CNNs-Without-Borders:CVPR 2020论文“关于CNN的翻译不变性”的官方资料库-源码

  2. 关于CNN中的平移不变性：卷积层可以利用绝对空间位置 在。 和 。 您可以在我们的博客中找到本文和的详细说明。 该存储库包含本文的实验。 目录 ，带有实验 进行 和 具有 入门 为了清楚起见，我们将每个实验放在一个特定的文件夹下。 火炬 我们在本文中的所有实验中都使用了pytorch。 安装PyTorch（ ） 1.可以利用绝对位置距图像边界多远？ 我们对该事实有不同的说明： 全卷积网（FCN）能预测位置吗？ 我们使用一个简单的补丁，将其放置在图像的左上角和右下角。 我们使用SG

  3. 所属分类：其它

  1. 超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN-附件资源

  2. 超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42195569

  1. 超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN-附件资源

  2. 超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42197110

  1. ClipBERT：[CVPR 2021口头] ClipBERT的官方PyTorch代码，这是一个有效的框架，可用于图像文本和视频文本任务的端到端学习-源码

  2. 卡伯特 *，*，，，，， ClipBERT的官方PyTorch代码，这是一个有效的框架，可用于图像文本和视频文本任务的端到端学习。 它以原始视频/图像+文本作为输入，并输出任务预测。 ClipBERT是基于2D CNN和转换器设计的，并使用稀疏采样策略来实现高效的端到端视频和语言学习。 在此存储库中，我们支持以下任务的端到端预培训和微调： 对COCO和VG字幕进行图像文本预训练。 在MSRVTT，DiDeMo和ActivityNet字幕上进行文本到视频检索的微调。 在TGIF-QA和MSR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：115kb
    • 提供者：weixin_42166623

  1. AttRCNN-CNN：论文介绍：针对现有模型不能充分提取语义特征，以及单一使用语义或语言学特征来进行预测等不足，使用BERT预训练模型进行句子的特征提取。以及特征融合的论文，使用LSTM-Attention和CNN进行文档特征提取，同时结

  2. AttRCNN-CNN 译文：基于BERT和多特征联合的个性识别方法 领域：文本个性识别技术：BERT，LSTM，Attention，CNN 链接： 论文介绍：针对现有模型不能充分提取语义特征，以及单个使用语义或语言学特征来进行预测等不足，使用BERT预训练模型进行句子的特征提取。同时阅读了关于多模态以及特征融合的论文，使用LSTM-Attention和CNN进行文档尺寸特征提取，同时结合Mairesse语言学特征，将多个分割提取的特征融合起来进行分析，最终使用Pytorch进行模型实现。 其中

  3. 所属分类：其它

  1. 超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN-附件资源

  2. 超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42206399
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