pytorch实现resnet-34网络结构，包含残差网络的实现，网络的通道计算和搭建，计算机视觉方向

FewShotProtoNet 机器学习的基础知识很少，但连带的元学习原型网络也已建立。 环境 重要信息模块成功实现.py su quale GPU si vuole lavorare os . environ [ "CUDA_DEVICE_ORDER" ] = "PCI_BUS_ID" os . environ [ "CUDA_VISIBLE_DEVICES" ] = "0" #0 o 1 se si dispone di due GPU 火车 每次模数训练后的模数训练，对每个先决

pytorch-lr辍学 该仓库包含Lin等人在论文“ ”中提出的学习率下降的PyTorch实现。 要使用本文的超参数在CIFAR-10上训练ResNet34模型，请执行 python main.py --lr=.1 --lr_dropout_rate=0.5 原始代码来自回购。 它使用记录指标。 此实现不添加标准辍学。 初步结果 香草方法来自pytorch-cifar ：SGD的lr=.1, momentum=.9, weight_decay=5e-4, batch_size=128 。

T-Resnet：10类运输-识别-火炬 OSU-CITR行人检测项目 （张浩霖和杨东方） 最新版本：2019/11/19 这是PDF报告 环境 pytorch 1.2 pytorch-gpu 1.2 opencv 3+ 火炬网麻木python2.7 + 火炬视觉视觉matplotlib scikit学习 在conda中安装Torchnet： ://blog.csdn.net/weixin_43264516/article/details/83187775 请在python2.7中重建它！

该存储库包含用于使用卷积神经网络进行遥感影像数据联合学习实验的代码。 文件和文件夹的描述 main.py ：根据所需的实验设置运行以开始训练的文件。 必需的参数是要使用的数据路径和CNN模型。 有关如何使用参数的更多详细信息，请使用python main.py -h和python main.py -c resnet34 -d ./UCMerced_LandUse/Images例如使用resnet34并在提供的路径中使用图像。 bigearthnet_pytorch ：从RSIM存储库借用的代码