VGGNet模型、训练、预测代码，每一行都有超详细注释，适合新生小白，可运行

1、包含数据集 2527张图（可以调整为自己的数据集，程序不用大改，只需调整文件目录） 2、pytorch-resnet 训练准确率95% 3、可传图片预测 4、可调用电脑摄像头 调用模型预测垃圾分类 5、CPU/GPU都可以

博客地址： 超分辨网络SRCNN的Pytorch实现 https://tinycool.blog.csdn.net/article/details/124581407#comments_23475484

这是一个完整的基于Pytorch 的分类模型，下载以后根据博客中讲的读取数据、搭建模型、训练验证等可以自行修改代码，以符合自身需求。整个项目都有比较清晰的注释，比较适合新手上手学习。

2021.4.22 更新了全部标注的json文件！！！ 另有可跑通的整套deeplab_v3+的pytorch工程代码 电力巡检行业特殊数据集，由无人机或巡检机器人在塔内作业时拍摄得到，可用于缺陷检测玻璃绝缘子串是否自爆。数据集为4k分辨率的图像及对应的标签，每张均采用labelme软件，花费大量时间手工标注（标注不易请理解），mask格式为8位灰度图，像素值为（1,1,1），视觉效果为看不到物体的黑色但是有像素值。

这个项目是我在学习Pytorch的时候做的一个简单的CIFAR-10数据集的训练模型，里面每一步都有详细的注释介绍，很适合深度学习小白下载学习。其中包含我模型训练的代码，也包含模型测试的代码，大家可以修改参数进行测试。 1、train.py 是我训练模型的代码 2、nn_module.py 是我神经网络模型的代码 3、test.py 是我测试模型的代码 4、images 是我用来测试的图片 5、myModule_19.pth 是我训练20次后得到的模型

多视图深度卷积神经网络进行高分辨率乳腺癌筛查 介绍 这是用于分类的模型的实现，如我们的论文。 该实现使用户可以通过将我们的预训练CNN模型应用于具有四个视图的标准筛查乳房X线检查中来获得BI-RADS预测。 作为此存储库的一部分，我们提供了一个示例考试（在images目录中）。 该模型在TensorFlow和PyTorch中均实现。 先决条件 巨蟒（3.6） TensorFlow（1.5.0）或PyTorch（0.4.0） NumPy（1.14.3） 科学（1.0.0） 枕头（5.1.0） 数据 要使用预训练模型，输入必须包含四张图像，每个视图一个（L-CC，L-MLO，R-CC，R-MLO）。 每个图像的大小必须为2600x2000像素。 提供的样本检查中的图像已经被裁剪为正确的尺寸。 如何运行代码 可用选项位于文件birads_prediction_tf.py或birads_p

lstm 多输入 多输出 负荷预测 pytorch 直接可跑 有数据

jetson nano 的pytorch 版本 torch-1.11.0a0+17540c5+nv22.01-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip

最近一直在想对我的表格数据进行卷积操作，最后终于弄出来了，使用pytorch进行编写