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搜索资源列表

  1. cifar10torchsmall.zip

  2. torch示例里用到的数据集，3x32x32的彩色图片，共有10类，50000张训练样本和10000张测试样本，官网下载太慢了就放到csdn了。注意看大小54M，这是lua版本的不是python也不是matlab的不要下错了。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：u012558239

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例，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：33kb
    • 提供者：weixin_38522552

  1. 卷积网络代码+数据集.rar

  2. 博客见：https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/109726153 主要是卷积网络的手写以及torch实现的代码，包含数据集！

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-11-16
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：qq_37534947

  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实现mnist数据集的图像可视化及保存

  2. 如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存 导出一些库 import torch import torchvision import torch.utils.data as Data import scipy.misc import os import matplotlib.pyplot as plt BATCH_SIZE = 50 DOWNLOAD_MNIST = True 数据集的准备 #训练集测试集的准备 train_data = torchvision.dataset

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：100kb
    • 提供者：weixin_38737144

  1. pytorch实现建立自己的数据集(以mnist为例)

  2. 本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集，为后续深度网络训练提供数据。 加载并保存图像信息 首先导入需要的库，定义各种路径。 import os import matplotlib from keras.datasets import mnist import numpy as np from torch.utils.data.dataset import Dataset from PIL import Image import scipy.mis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：190kb
    • 提供者：weixin_38721691

  1. Pytorch 实现数据集自定义读取

  2. 以读取VOC2012语义分割数据集为例，具体见代码注释： VocDataset.py from PIL import Image import torch import torch.utils.data as data import numpy as np import os import torchvision import torchvision.transforms as transforms import time #VOC数据集分类对应颜色标签 VOC_COLORMAP = [[0,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38628552

  1. python进阶教程：pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法

  2. 本文介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法，分享给大家，具体如下： 1.下载Mnist 数据集 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_38606639

  1. python进阶教程：pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法

  2. 本文介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法，分享给大家，具体如下： 1.下载Mnist 数据集 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_38728464

  1. pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批处理的方法

  2. 最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。 pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理，做了简单的例子，过程很简单，就像把大象装进冰箱里一共需要几步？ 第一步：打开冰箱门。 我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说）。 首先我们建立两个向量X和Y，一个作为输入的数据，一个作为正确的结果： 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：340kb
    • 提供者：weixin_38507208

  1. pytorch 自定义数据集加载方法

  2. pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据，而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集，如何用来训练网络呢？此时需要我们自己定义好数据处理接口。幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset)，可以方便我们继承并实现自己的数据集接口。 torch.utils.data torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类。 class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_38673548

  1. 深度学习猫狗大战数据集处理7.2

  2. 猫狗大战数据集： 链接：https://pan.baidu.com/s/1_qa0u-vLFx1ARmlmJ05R_w 提取码：bgao import torch import torchvision import os from torchvision import datasets,transforms import time import matplotlib.pyplot as plt #载入数据集 data_dir=D:/研究生阶段PPT等文件/DogsVSCats data_tr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：weixin_38708361

  1. pytorch-playground：pytorch中的基础预训练模型和数据集（MNIST，SVHN，CIFAR10，CIFAR100，STL10，AlexNet，VGG16，VGG19，ResNet，Inception，SqueezeNe

  2. 这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_42098104

  1. 细分：Enet的TensorFlow实现，在Cityscapes数据集上进行了训练-源码

  2. 分割 ENet的TensorFlow实施（ ）基于官方的Torch实施（ ）和PavlosMelissinos的Keras实施（ ），在Cityscapes数据集（ ）上进行了培训。 YouTube视频结果（ ）： 视频中的结果显然可以得到改善，但是由于计算资源有限（个人资助的Azure VM），我没有执行任何进一步的超参数调整。 您可能会收到错误“没有为操作'MaxPoolWithArgmax_1'定义梯度（操作类型：MaxPoolWithArgmax）”。 要解决此问题，我必

  3. 所属分类：其它

  1. pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法

  2. 本文介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法，分享给大家，具体如下： 1.下载Mnist 数据集 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt #

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38700320

  1. pytorch 数据集图片显示方法

  2. 图片显示 pytorch 载入的数据集是元组tuple 形式，里面包括了数据及标签（train_data,label），其中的train_data数据可以转换为torch.Tensor形式，方便后面计算使用。 同样给一些刚入门的同学在使用载入的数据显示图片的时候带来一些难以理解的地方，这里主要是将Tensor与numpy转换的过程，理解了这些就可以就行转换了 CIAFA10数据集 首先载入数据集，这里做了一些数据处理，包括图片尺寸、数据归一化等 import torch from torch.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：43kb
    • 提供者：weixin_38659789

  1. 利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类

  2. 步骤如下： 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 运行环境： windows+python3.6.3+pycharm+pytorch0.3.0 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch as t from torchvision.transforms impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38677244

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差

  2. 先说明一下情况 1、如果是自己的数据集，mean 和 std 肯定要在normalize之前自己先算好再传进去的 2、有两种情况： a)数据集在加载的时候就已经转换成了[0, 1]. b)应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是 （ Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38556985

  1. pytorch加载自己的图像数据集实例

  2. 之前学习深度学习算法，都是使用网上现成的数据集，而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验，用到自己的图像数据集的时候，才发现无从下手 ，相信很多新手都会遇到这样的问题。 参考文章https://www.jb51.net/article/177613.htm 下面代码实现了从文件夹内读取所有图片，进行归一化和标准化操作并将图片转化为tensor。最后读取第一张图片并显示。 # 数据处理 import os import torch from torch.utils import data f

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38504089

  1. pytorch加载语音类自定义数据集的方法教程

  2. 前言 　　pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写  __len()__  ， __getitem()__ 这两个方法  __len()__ ：返回数据集中数据的数量   __getitem()__ ：返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.ut

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：weixin_38603936
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