https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集1

内涵数据集、Train.py Test.py 以及相应的说明文档。适合新手快速入门ptrorch。

根据学习b站当中的pyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】 所做的一些笔记和代码整合。附上学习视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

此压缩包记载了wsl2如何配置深度学习环境配置，即如何安装cuda，cudnn，anaconda，环境换源以及pytorch如何安装等问题。教程简单清楚明白，适合各位小白入门使用。

博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

gradnorm源码 - pytorch实现

基于PyTorch实现图像去模糊、有代码数据、可直接运行基于PyTorch实现图像去模糊、有代码数据、可直接运行

各种注意力机制pytorch实现以及论文.zip 大学生课程设计 基于python的课程设计 自己大二写的课程设计

采用pytorch深度学习框架实现的deeplab_v3+语义分割任务，谷歌deeplab系列性能最好也是最复杂的一个版本，可满足绝大部分基础语义分割场景。主干网络在算力不足时可选择轻量版的mobilenet_v2，算力足够时可选择Xception。 deeplab_v3+：用一个简单有效的解码器模块扩展deeplab_v3优化细分结果，尤其是沿目标边界。此外，在这种编码器 - 解码器结构中，可以通过空洞卷积任意地控制所提取的编码器特征的分辨率，以平衡准确率和运行时间。 本代码可作为入门计算机视觉语义分割任务时的学习了解用处，也可作为高校大学生的毕业课程设计使用。

CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC-附件资源