Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含3个训练好的模型YOLOv3-drone.pt、yolov3-tiny-drone.pt、YOLOv3-spp-drone.pt及其各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹下，附有相关场景下的测试视频和代码，代码为Ultralytics 版YOLOv3版的代码，每个模型训练了150轮，

主要介绍了Pytorch框架实现mnist手写库识别（与tensorflow对比）,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

需要调用的模块及整体Bi-lstm流程 import torch import pandas as pd import numpy as np from tensorflow import keras import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import TensorDataset import gensim from sklearn.model_s

使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别 训练结果 测试结果

PyTorch Template 本项目是深度学习模型pytorch框架的一个通用训练模板，源自 . 在原项目上按照自己的习惯做了一些修改。 文件夹组织机构说明如下： Mnist分类模型示例 python main.py 训练过程中可以看到保存的模型，文件在experiments/mnist_exp_0/checkpoints下面。 如果想查看模型的效果，可以运行下面的代码。 agent = MnistAgent(config) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('data', train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,)

利用PyTorch实现线性回归的进阶算法，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121275112

Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。 模型已经在300W-LP数据集上进行了训练，并且已经在具有良好定性能的实际数据上进行了测试。

线性回归的PyTorch实现 PyTorch框架入门案例，详情可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121167881

自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型： 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据，实现了简略的2-gram模型，并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优先搜索 搜索问题的抽象模式 旅行推销员问题 启发式 A *搜索 动态规划 机器学习算法，及其应用 python实现基本的神经网络：激活函数，损失函数，前向传播，反向传播 python实现各种梯度下降算法，初始化，批量归一化，正则化 python实施CNN ： Tensor Flow基本概念，张量，

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