pytorch构建双模型 第一部分：构建”se_resnet152″,”DPN92()”双模型 import numpy as np from functools import partial import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from torch.optim import SGD,Adam from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torch.optim.o

博客：pytorch 搭建神经网络最简版 配套资源

PCT：点云变压器 这是PCT的Pytorch实施：点云变压器。 论文链接： : 要求 python> = 3.7 火炬> = 1.6 h5py scikit学习 和 pip install pointnet2_ops_lib/. 该代码来自 和 楷模 我们在ModelNet40（ ）验证数据集上获得了93.2％的准确性 模型的路径在./checkpoints/train/models/model.t7中 培训和测试示例 # train python main.py --exp_name=train --num_points=1024 --use_sgd=True --batch_size 32 --epochs 250 --lr 0.0001 # test python main.py --exp_name=test --num_points=1024 --use_sg

主要介绍了pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是声谱图(spectrogram） 注意是release/1.0分支，源码地址是：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/release/1.0

基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是梅尔频谱（melspectrogram） 注意是release/1.0分支，源码地址是：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/release/1.0

机器学习之神经网络的公式推导与python代码（手写+pytorch）实现 神经网络使用手写数字数据集分别采用纯python代码实现+pytorch框架实现（1.10） 资源包含两份可执行Python代码+完整数据集+讲解PPT

pytorch版本的 ECNDNet，bug已经调好了，包含三种噪声下的模型，可直接使用，可对图片和视频去噪

https://drive.google.com/drive/folders/1jIr8dkvefrQmv737fFm2isiT6tqpbTbv

自己实现的img2col_C++代码+测试代码+pytorch_python验证代码，支持原图任意尺寸的像素输入，支持任意padding值，支持任意stride值，支持多个卷积核且卷积核可为任意size，支持存在常数bias。