基于Pytorch实现GRU模型

演讲 语音是一个开放源代码包，用于构建用于自动语音识别的端到端模型。 当前支持关注的序列到序列模型，连接器时间分类和RNN序列转换器。 该软件的目的是促进语音识别的端到端模型的研究。 这些模型在PyTorch中实现。 该软件仅在Python3.6中经过测试。 我们不会为Python2.7提供向后兼容性。 安装 我们建议创建一个虚拟环境并在其中安装python要求。 virtualenv source /bin/activate pip install -r requirements.txt 然后按照适用于您的计算机的版本的安装说明进行操作。 安装所有python需求后，从顶层目录运行： make 构建过程需要CMake以及Make。 之后，从仓库根目录获取setup.sh 。 source setup

Pytorch实现基于LSTM的情感分析的代码和数据集

今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现GoogLeNet的方法，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

1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。

pytorch-projection_sngan 使用光谱归一化和投影判别器的条件图像生成的Pytorch实现。 频谱归一化： : 投影判别器： : id 核心代码严格从迁移 该代码正在工作。 当前没有时间改进培训代码并进行更多的实验。 我会尽快做到的。

深度SVDD的PyTorch实现 该存储库提供了我们的ICML 2018论文“深度一类分类”中介绍的Deep SVDD方法的实现。 引用与联系 您可以在找到《深层一类分类ICML 2018》论文的PDF。 如果您使用我们的作品，也请引用以下文章： @InProceedings{pmlr-v80-ruff18a, title = {Deep One-Class Classification}, author = {Ruff, Lukas and Vandermeulen, Robert A. and G{\"o}rnitz, Nico and Deecke, Lucas and Siddiqui, Shoaib A. and Binder, Alexander and M{\"u}ller, Emmanuel and Kloft, Marius}, bookti

pytorch实现的yolo_v3，我们只造最精致的轮子！如果你在运行过程中有任何问题，都可以评论或者私信我。

在线实例分类器细化（OICR）的多实例检测网络的PyTorch实现 如何开始 git clone http://www.github.com/jd730/OICR-pytorch 依存关系 Python 3.5或更高版本 火炬0.4.0（不是0.4.1） CUDA 8.0或更高 资料准备 PASCAL_VOC 07 + 12 ：请按照中的说明准备VOC数据集。 实际上，您可以参考其他任何人。 下载数据后，在文件夹data /中创建软链接。 选择性搜寻 wget https://dl.dropboxusercontent.com/s/orrt7o6bp6ae0tc/selective_search_data.tgz tar -xvf selective_search_data.tgz rm -rf selective_search_data.tgz 将selective_search_

pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip 第1步：轨迹数据滤波，将原始US101和I-80的原始数据放入下图文件夹，运行代码"trajectory_denoise.py"，结果如下： image 第2步：移除不必要特征以及添加新特征，运行代码"preprocess.py"，结果如下： image 第3步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，运行代码"add_v_a.py"，结果如下： image 第4步：按照滑动窗口法提取所需8s轨迹序列，运行代码"final_DP.py"，结果如下： image 第5步：最终合并US101和I-80数据集，为保证数据的均衡性以及充分利用数据集，随机采样10组数据集，每组按照6:2:2的比例划分训练集、测试集和验证集；运行代码"merge_data.py". 模型训练及测试 MTF-LSTM模型训练，运行代码"MTF-LSTM.py" MTF-LSTM-SP模型训练，运行代码"MTF-LSTM-SP.py" 本文训练好的MTF-LSTM和MTF-LSTM-SP模型保存在文件夹/algorithm