一个老程序猿要走Pytorch的新路，先搭建一个运行调试环境，踩坑若干若干，那滋味就是一个字=太爽！分享给同路的小伙伴，一些学习成长吧！ 涉及的内容包括： 1.更新显卡驱动GTX1070 CUDA Version：11.6； 2.从官网下载对应版本的 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 3.安装NVIDIA cuDNN 4.安装Anaconda3 5.创建Pytorch_GPU运行的虚拟环境 6.使用清华镜像快速安装PytorchGPU版本 7.IDE安装Pycharm，链接Anaconda环境解释器 8.验证

CondenseNet-PyTorch 的PyTorch实施 目录： 项目结构： ├── agents | └── condensenet.py # the main training agent ├── graphs | └── models | | └── condensenet.py | | └── denseblock.py | | └── layers.py | └── losses | | └── loss.py # contains cross entropy loss definition ├── datasets # contains all dataloaders for the project | └── cifar10.py # dataloader for cifar10 dataset ├── data | └── cifar10

上传时间：2020/11/10 最后测试：2020/11/10 内容：pytroch解决过拟合相关问题及解决方案 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/109608811

人工智能-项目实践-图像识别-基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测自建口罩数据集分享 本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。

有VGG，ResNet，GoogLeNet，MobileNet，attention及其变体的十余种完整实现。

insightface/insightface

卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel 符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析，wmcnn，因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本，因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程，并且环境设置异常，代码无法运行，因此剥离了相关的网络结构，可以直接使用。 无需培训过程，您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中，而不必担心输入大小。 注意力 应该注意的是，在网络上，论文略有不同。 在网络结构的末端，个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失，因此添加了缓冲区卷积。 慢慢将特征图降低到12 代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]，wmcnn，由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程，以及一个pytorch版本，因此处理的过程，而且环境构造异常，无法运行代码，不再替换相关的网络结构，可直接使用。缺失了训练

小波matlab代码WMCNN-Pytorch WMCNN的Pytorch复制[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。 下表对RSSCN7数据集上的PSNR值进行了比较。 方法 提升因子 草 场地 行业 河湖 森林 居民 停车处 平均数 WMCNN_paper 2个 38.82 37.30 28.35 32.41 29.68 28.49 29.10 32.02 WMCNN_pytorch 2个 38.98 37.38 28.28 32.31 29.71 28.33 30.00 32.14 用法 产生资料 首先，您需要下载RSSCN7数据集，并将其放在目录“ data / rsscn7”中。 然后，您可以使用以下两种方法来生成hdf5数据集。 （*注：也可以使用其他数据集。） Matlab的 使用文件夹“ matlab_generate_data”中提供的代码“ generate_train.m”来生成hdf5数据集。 Python 如果无法使用matlab，则可以使用python代码“ data_generator.py”生成hdf5数据集。 训练

基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务 有数据有代码 可直接运行 数据基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务 有数据有代码 可直接运行 数据

近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足，并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计，最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络（例如 ShuffleNet V1、MobileNet 等）的 ShuffleNet V2。