在深度学习训练过程中，需要将数据集划分为训练集和验证集。而当所有图片都在一个文件夹下时，需要通过python代码将数据集按照一定的比例实现训练与验证数据集的划分。

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垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义，备受世界各国的迫切关注。 用于分类的数据分卷一共12分卷。可回收2分卷

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AlexNet demo，pytorch，包括测试与训练，完整工程，可直接使用，适合学习pytorch

LeNet模型1. LeNet模型2. PyTorch实现2.1 模型实现2.2 获取数据与训练 1. LeNet模型 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。 卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中，每个卷积层都使用5×55 \times 55×5的窗口，并在输出上使用sigmoid激活函数。第一个卷积层输出通道数为6，第二个卷积层输出通道数则增加到16。 全连接层块含3个全连接层。它们的输出个数分别

YoloV3-tiny

对 你没看错 30M不到里面含有数据集和模型。其实就是个人脸和安全帽分类的二分类网络。山寨版的安全帽检测其实就是需要你自己准备个人脸检测模型，然后人脸外扩1.5，外扩图送入分类网络分类。该代码适合新人上手Pytorch。

得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch