简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果 PyTorch实战 本文选用上篇的

使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调。 产品特点 可以访问ImageNet上经过预训练的最受欢迎的CNN架构。 自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集训练网络。 使您可以使用任何分辨率的图像（不仅限于在ImageNet上用于训练原始模型的分辨率）。 允许添加一个Dropout层或一个自定义池层。 支持的架构和模型 从包中： ResNet（ resnet18 ， resnet34 ， resnet50 ， resnet101 ， resnet152 ） ResNeXt（ resnext50_32x4d ， resnext101_32x8d ） Dens

Python中用pytorch编写的CNN简单结构示例，可以帮助理解pytorch应用，也可以在此基础上编写深层次的CNN网络用于学习

卷积神经网络可视化 该存储库包含许多在PyTorch中实现的卷积神经网络可视化技术。 注意：我删除了cv2依赖性并将存储库移至PIL。 有些事情可能会坏掉（尽管我测试了所有方法），如果在某些情况下无法解决问题，可以提出问题，我将不胜感激。 注意：此存储库中的代码已使用0.4.1的割炬进行了测试，某些功能可能无法在更高版本中使用。 尽管应该花很多时间才能使它工作，但是由于我仍在使用0.4.1，因此我目前没有计划使该存储库中的代码与最新版本兼容。 实施技术 [1] [4] [3]（[2]的推广） [3] [15]（[2]的无梯度泛化） [8] [9] [5] [10] [4] [14] [12] [13] 我提出以下对抗性例如生成技术从敌对的东西分开的可视化。 - Fast Gradient Sign, Untargeted [11] - Fast Gradien

今天咱们来聊聊用Pytorch的CNN完成kaggle猫狗大战。 话不多说，进入正题。 首先，图片数据来源kaggle，在网站上搜索Dogs vs. Cats很多相关图片集，找一个下载下来。 我这里采用的数据集是： Train：4000张cat + 4000张dog Test：1000张cat + 1000张dog Pytorch版本：(torch 1.3.1+cpu) + (torchvision 0.4.2+cpu) 步骤： 1. 重定义我们的Dataset 2. 定义我们的Pytorch CNN结构 3. 利用定义好的Dataset，载入我们的数据集 4. 创建CNN实例 5. 定义lo

本篇文章主要介绍了PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

文本分类火炬 通过CNN，RNN，集成方法对文本进行分类。 RNN的体系结构类似于 有关CNN的代码在引用

用pytorch写的CNN+lstm深度学习模型

介绍 这是PyTorch中Kim的论文的实现。 Kim在Theano中对该模型的实现： ： Denny Britz在Tensorflow中有一个实现： : 亚历山大·拉赫林（Alexander Rakhlin）在Keras的执行； 要求 Python3 火炬> 0.1 火炬文本> 0.1 麻木 结果 我只是尝试了两个数据集，即MR和SST。 数据集 班级人数 最佳结果 金的论文结果 先生 2个 77.5％（CNN-rand-static） 76.1％（CNN-rand-nostatic） SST 5 37.2％（CNN-rand-static） 45.0％（CNN-rand-nostatic） 我没有为SST认真调整超参数。 用法 ./main.py -h 或者 python3 main.py -h 你会得到： CNN text classificer o

Pytorch实现CNN汉字的分类识别，修改了原博客部分不能运行的地方，加上了部分注释，代码使用可参看博客