Chinese-Text-Classification-Pytorch-master。 数据齐全，说明文档详细。点击即用！ # 训练并测试： # TextCNN python run.py --model TextCNN # TextRNN python run.py --model TextRNN # TextRNN_Att python run.py --model TextRNN_Att # TextRCNN python run.py --model TextRCNN # FastText, embedding层是随机初始化的 python run.py --model FastText --embedding random # DPCNN python run.py --model DPCNN # Transformer python run.py --model Transformer

pytorch图注意网络 这是Veličković等人提出的图注意力网络（GAT）模型的火炬实施。 （2017， ）。 回购协议最初是从分叉的。 有关GAT（Tensorflow）的官方存储库，请访问 。 因此，如果您在研究中利用pyGAT模型，请引用以下内容： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Casanova, Arantxa and Romero, Adriana and Li{\`{o}}, Pietro and Bengio, Yoshua}, journal={International Conference on Learning

用于pytorch的图像分类，包含多种模型方法，比如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet等等，包含可完整运行的代码。除此之外，也有colab的在线运行代码，可以直接在colab在线运行查看结果。

torch-1.8.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl

基于 Pytorch MobileNetv1 的图像分类实战 完整代码+数据 计算机毕设 可直接运行

基于训练好的语言模型（使用gensim的word2vecAPI），编写了一个情感分类模型，包含一个循环神经网络模型（LSTM）和一个分类器（MLP）。首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入循环神经网络，得到句子的向量表征。然后将句向量作为分类器的输入，输出二元分类预测，同样进行loss 计算和反向梯度传播训练，这里的 loss 使用交叉熵 loss。

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

DeepSEA_rewrittne_by_Pytorch 原始的DeepSEA由Tensorflow编写，该版本太旧而无法在python 3.7上运行。 因此，我用Pytorch重写了DeepSEA，并添加了新版本，其中CNN + LSTM + Attention用于预测非编码差异。 没有数据集，但是您可以从或。

PyTorch实施“学习内存指导的异常检测正常性” 这是论文“学习内存指导的异常检测正常性（CVPR 2020）”的实现。 有关更多信息，请查看项目站点[]和论文[ ]。 依存关系 Python 3.6 PyTorch 1.1.0 脾气暴躁的 斯克莱恩 数据集 USCD Ped2 [] 中大大道[] ShanghaiTech [] 这些数据集来自“用于异常检测的未来帧预测-新基准（CVPR 2018）”的官方github。 将数据dataset下载到数据dataset文件夹中，例如./dataset/ped2/ 更新 21年2月4日：我们上传了基于重建方法的代码，并预先训练了用于Ped2重建，大道预测和大道重建的方法。 训练 训练和测试代码基于预测方法 现在，您可以基于预测和重构方法对代码进行隐含标记。 这些代码基本上是基于预测方法的，您可以轻松地将其实现为 git c

班级增量学习 文件 用于班级增量学习的自适应聚合网络，CVPR2021。[ ] [] 助记符训练：无需忘记的多级增量学习，CVPR2020。[ ] [] 引文 如果它们对您的工作有帮助，请引用我们的论文： @inproceedings { Liu2020AANets , author = { Liu, Yaoyao and Schiele, Bernt and Sun, Qianru } , title = { Adaptive Aggregation Networks for Class-Incremental Learning } , booktitle = { The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) } , year = { 20