文章目录前言tensor1.创建tensor2. 基本属性3. 基本方法4. 运算5. GPU运算自动求导Autograd清空grad阻止autograd跟踪 前言 此为小弟pytorch的学习笔记，希望自己可以坚持下去。（2020/2/17） pytorch官方文档 pytorch中文教程 tensor tensor是pytorch的最基本数据类型，相当于numpy中的ndarray，并且属性和numpy相似，tensor可在GPU上进行运算。 tensor常见的基本属性： 1.创建tensor 通常此类方法都有以下属性，特别注意，区别numpy，一般这里的入口参数size都是数字序列，而

深度学习作业_基于resnet50和vgg16网络pytorch框架实现猫狗分类完整源码+代码注释+实验报告.zip 猫狗分类，使用Kaggle猫狗分类的原始数据集，实现模型最终的准确率达到75%及以上。本实验的目的： 为了进一步掌握使用深度学习框架进行图像分类任务的具体流程如：读取数据、构造网络、训练和测试模型 掌握经典卷积神经网络VGG16、ResNet50的基本结构

基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip ​ 本程序基于pytorch框架与yolov5物体检测平台，实现了人工智能对FPS（第一人称射击）游戏的辅助瞄准。与传统游戏作弊方式不同，本程序不读取或改动游戏的内存数据，而是通过人工智能实时分析游戏画面、确定敌人位置并移动鼠标射击，反应流程与人脑相同，难以被普通反作弊方式检测。本程序的特点有： 单次识别过程经过反复优化，在RTX30系显卡下单次时延$\leq 0.1s$​ 前后端分离，前端启动器UI界面现代化、扁平化，提供参数调节功能并与后端通过json参数共享 设计演示模式，实时展现AI的识别过程 设计静态和动态模式，在敌人静态和近匀速运动时有可观的射击精准度 适配多款射击游戏，对CS:GO（《反恐精英:全球攻势》）单独优化，考虑到鼠标加速与鼠标灵敏度设置对程序参数的影响

这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是AlexNet的神经网络模型，做的是花朵分类识别与预测的案例。代码很详细，容易看懂。 数据集中包含5种类别的花朵。下载运行代码时，记得把数据集的压缩包解压下来，并且改一下代码中载入此数据集时相应的路径哦~

自导网络快速图像去噪 SGN的PyTorch实现以及给定噪声范围的估计PSNR 训练 我在Python 3.6和PyTorch 1.0环境上训练了此SGN。 培训策略与论文相同。 您可以使用以下脚本对自己的数据进行训练（请注意，您需要修改数据集路径）： cd SGN python train.py or sh zyz.sh 测验 我使用ILSVRC2012验证集对4个NVIDIA TITAN Xp GPU进行了培训，并在1个TITAN Xp GPU上进行了测试。 详细信息显示在代码train.py 。 该演示来自SGN的ILSVRC2012验证集（mu = 0，sigma = 30，batchsize = 32、1000000次迭代）。 左：干净的图像（从COCO2014验证集中选择，COCO_val2014_000000264615.jpg） 中：加性高斯噪声+清晰图像 右

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

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