mobilenetv2_deeplabv3_pytorch 注意：最终目的是使用deeplabv3_plus_nv2进行肖像分割！ 从，我们可以了解Deeplab v3 +的详细信息（）。 提供了四个pre_train模型。 使用Mibilenetv2作为特征exstractor根据（上运行 ），我在给予tensorflow分割演示 。 这些代码是pytorch上的mobiletv2_deeplab_v3的实现。 网络架构 在，使用功能save_graph()将tensorflow图获取到pre_train文件夹，然后运行tensorboard --logdir=pre_train pre_train在浏览器中打开tensorboard： 网络架构主要包含： mobilenetv2 ， aspp 。 mobilenetv2 deeplabv3中的mobilenetv2与原始架

Pointnet2.PyTorch修正版，适配高版本pytorch

用pytorch在Gym的游戏中实现Deep-Q-network深度强化学习，实时查看训练效果。 非常适合新手入门学习！！！

1、机器学习入门 2、pytorch 3、已经分类好，并且有标签，配合博文一起食用

激光 闪电自动语音识别 一个基于PyTorch-Lightning的MIT许可ASR研究库，用于开发端到端ASR模型。 介绍 是用于高性能AI研究的轻量级包装器。 PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。 但是一旦研究变得复杂，并且诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。 PyTorch Lightning恰好解决了这个问题。 Lightning构造了您的PyTorch代码，因此它可以抽象出培训的详细信息。 这使AI研究具有可扩展性，并且可以快速迭代。 该项目是使用PyTorch Lightning实现asr项目的示例。 在这个项目中，我训练了一个模型，该模型包括一个带有联合CTC注意的构象编码器+ LSTM解码器。 所述LASR装置升ighthning一个utomatic小号peechřecognition。 我希望这可以成为那些研究

Pytorch入门与实践的课程ppt和代码....需要的同学可以进行下载。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

因darknet框架下的模型训练，相对pytorch框架训练成本低，且作者也提供了darknet框架下的配置文件和预训练模型，本人也在评估darknet框架下的v7-tiny模型，再次将AlexeyAB大佬开源的模型和配置文件上传，给自己做一个备份。

在PyCharm上自动划分深度学习训练的数据集（将你的原目录的数据集图片等 分成train和val集，并复制到你创建的目标文件夹）。只需要创建一个目标文件夹，程序会自动按照你设置的train和val的比例进行划分（会自动创建train和val文件夹）。

后端：flask+polar+pytorch 后端采用flask，把自己的电脑作为服务器，开放5000端口 使用polar内网穿透： 具体代码和文件：（一个app.py，一个imagenet_class_index.json,使用cors解决跨域问题）

TPA会选择相关变量加权利用卷积捕获可变的信号模式。 注意力加权对bilstm的隐含层加权求和。出自论文Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting