对应详解博客为<< Pytorch框架学习路径(九：transforms图像增强（一）)>>的链接为https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/125126358?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125126358%22%2C%22source%22%3A%22weixin_54546190%22%7D&ctrtid=hsqhW。博客中会有永久的本人录制的代码讲解视频百度网盘链接。

使用Transformer模型应用于多通道ECG分类任务上，压缩包里有数据集（双通道ECG信号，处理后的信号每个通道长度为152，类别数为2，训练及测试样本数为100）、数据处理代码和模型代码，可以直接运行，准确率达到85%。下载者可以通过修改模型代码，使模型性能更好。 module文件夹里有Transformer模型的各子层代码

convnext的代码-pytorch框架-cv中可以使用

自己亲自使用的pytorch分类框架，加了注释，有自己写的数据增强的代码，自己写的评估指标，十分好用，自己加了多种网络

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

PyTorch入门，深入浅出，适合入门的教程，简单介绍之后，直接贴代码！简洁明了！

一个模型+主程序，然后里面还有CWRU轴承的数据，直接可以运行。 想修改模型可以在model.py里修改，这样就可以拿来自己搞点东西。

1、pytorch框架YOLOv3在Visdrone开源数据集的训练权重和代码； 2、3个训练好的模型YOLOv3、yolov3-tinyt、YOLOv3-spp； 3、map、PR、recall、loss、等各种训练曲线图； 4、Ultralytics 版YOLOv3版的代码。

pyTorch中的ANFIS 这是使用pyTorch的ANFIS系统的实现。 航空情报服务 ANFIS是一种将模糊推理系统（FIS）呈现为一系列数字层的方式，因此可以像神经网络一样对其进行训练。 规范参考是的原始论文： Jang，J.-SR（1993）。 “ ANFIS：基于自适应网络的模糊推理系统”。 IEEE系统，人与控制论学报。 23（3）：665–685。 doi：10.1109 / 21.256541 请注意，它采用的是高木Sugeno Kang（TSK）风格的去模糊功能，而不是通常的Mamdani风格。 背景：其他实现 可从获得Jang实施ANFIS系统的原始C代码以及测试用例。 大多数人似乎使用的版本是的。 即使您不使用Matlab，他们的也有助于理解ANFIS的工作原理。 阿根廷的Cristobal Fresno和Elmer A. Fernandez实现了R语言

什么是新的： 2020年11月：现已上市，提供培训！ 2020-11-20：Classy Vision v0.5发布 新的功能 使用发布模型实现（＃646） 实施渐变裁剪（＃643） 已实现梯度累加（＃644） 添加了对支持（＃636） 添加了精确的批处理规范挂钩（＃592） 增加了对fully_convolutional_linear_head （＃602）中的自适应池的支持 添加了对同步批处理规范组大小的支持（＃534） 添加了CSV挂钩以手动检查模型预测 添加了ClassyModel教程（＃485） 迁移到 （＃536） 从迁移（＃488） 重大变化 ClassyOptimizer API的改进添加了OptionsView以从优化器param_group检索选项 删除了ClassyModel.evaluation_mode （＃521） 删除了ImageNetD