手把手实现VAE(pytorch)
2022-11-09 16:26:11 243KB pytorch VAE 深度学习
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目标检测yolo系列python3.9环境依赖包全集 提供给离线服务器安装包torch-1.10.1+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64 torchvision-0.12.0+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64 torchaudio-0.11.0+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64
2022-11-09 16:02:21 148.59MB yolo 目标检测 环境依赖包 pytorch
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直接将该压缩包下载后解压再anaconda安装目录下的envs文件夹下即可,参照上一篇anaconda配置pytorch的教程。简单省心省力。
2022-11-09 13:22:01 483.5MB pytorch
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深度学习框架pytorch入门与实践源代码 的案例非常入门易懂,总结概况清晰
2022-11-08 20:23:19 4.73MB pytorch 深度学习
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在为数据分类训练分类器的时候,比如猫狗分类时,我们经常会使用pytorch的ImageFolder: CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=, is_valid_file=None) 使用可见pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍 这里想实现的是如果想要覆写该函数,即能使用它的特性,又可以实现自己的功能 首先先分析下其源代码: IMG_EXTENSIONS = [
2022-11-08 19:58:37 58KB c ld OR
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一、背景 在“搞”深度学习时,除非富如东海,往往都不会直接用大量数据来训练一个网络;一般情况下,比较省钱且高效的思路是利用一些预训练的模型,并在其基础上进行再训练优化,达到自己的目的。 因此,在本博客中将简单记录一下,如何在PyTorch基础上读取预训练模型的参数,并添加到自己的模型中去,从而尽可能减少自己的计算量。 为了直接讲明整个过程,本文设计了一个实验,首先设计了一个网络,其前半部分与FlowNetSimple的Encode一致,后半部分是全连接的分类网络。 下图是FlowNetSimple的网络结构,其中的refinement部分是Decode结构(类似UNet) 本文设计的结构,其
2022-11-07 18:55:42 208KB c le low
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自己实现的C++版img2col代码+测试代码+pytorch_python验证代码,代码支持任意尺寸的原图大小的像素输入,以及任意个卷积核个数,卷积核可以为任意size,支持存在常数bias
2022-11-07 16:21:39 135KB img2col 卷积计算
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pytorch-toolbelt 是一个Python库,包含一组用于PyTorch的工具,用于快速R&D原型设计和Kaggle farming Pytorch-toolbelt pytorch-toolbelt 是一个 Python 库,带有一组用于 PyTorch 的花里胡哨,用于快速研发原型和 Kaggle 农业:内部内容使用灵活的编码器-解码器架构轻松构建模型。 模块:CoordConv、SCSE、Hypercolumn、Depthwise 可分离卷积等。 用于分割和分类的 GPU 友好测试时间增强 TTA 对巨大 (5000x5000) 图像进行 GPU 友好推理 日常常见例程(修复/恢复随机种子、文件系统实用程序、指标) 损失:BinaryFocalLoss、Focal、ReducedFocal、Lovasz、Jaccard和骰子损失,翼损失等等。 Catalyst 库的附加功能(批量预测的可视化、附加指标)展示:Catalyst、Albumentations、Pytorch Toolbelt 示例:Semantic Segmentation @ CamVid 为什么诚
2022-11-07 11:25:16 263KB 机器学习
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低速HFR的双变量生成 编写的一种的纸面码。 消息 DVG的扩展版本在IEEE TPAMI 2021中发布( ),其代码在发布。 新发布的扩展版本比该版本具有更强大的性能。 先决条件 Python 2.7 火炬0.4.1和火炬视觉0.2.1 训练发电机 下载已在MS-Celeb-1M数据集上进行预训练的LightCNN-29模型( )。 训练发电机: sh run_train_generator.sh 请注意,这是我们原始代码的简化版本: 1.消除了论文中的多样性损失和对抗性损失。 2.分布对齐损失由最大平均差异(MMD)损失代替。 训练期间生成的结果将保存为./results 。 从噪点生成图像 使用训练有素的生成器来采样100,000个配对的异构数据: Python val.py --pre_model './model/netG_model_epoch_50_iter_0
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深度学习环境搭建pytorch+CUDA+python3.8
2022-11-05 09:07:50 7KB pytorch安装教程 CUDA10.2 python3.8
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