LAS-Pytorch 这是我的（LAS）谷歌ASR深度学习模型的pytorch实现。 我同时使用了mozilla 数据集和数据集。 借助torchaudio，在加载文件的同时即可快速完成功能转换。 结果 由于我的GPU没有足够的内存，因此这是采用相当小的体系结构进行的4个训练周期的LER（信笺错误率）和损失度量。 侦听器具有128个神经元和2层，而Speller具有256个神经元和2层。 我们可以看到模型如何从我们提供给它的数据中学习，但是它仍然需要更多的训练和适当的架构。 字母错误率 失利 如果我们尝试预测音频样本，则结果如下所示： true_y ：['A'，'N'，'D'，'，'S'，'T'，'I'，'L'，'L'，'，'N'，'O'，' '，'A'，'T'，'T'，'E'，'M'，'P'，'T'，'，'B'，'Y'，''，'T'，'H '，'E'，''，'P'，'O']

kaggle入门赛中的手写体识别数据集，以及用Lenet实现，环境是pytorch，python3.6

Csdn上上传的代码都是完整的，可以看我对应的博客都是有效果图的。也可以看演示视频，防治踩坑。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是油画风格迁移，数据集分别是真实图片和油画图片， 分别放在data文件夹的white和color文件夹下。 代码属于傻瓜式简单操作，简单易上手 代码依次运行 python 01train_cyclegan.py 会训练模型，并保存在weights文件夹下。 训练epoch越多效果越好， 训练的一些参数设置在01demo的开头，可以自行修改。 python 02detector_simple.py 调用训练好的模型对图片进行风格迁移，在代码的最后一行修改图片路径即可对其他图片进行识别。

在代码中我们将解释如何使用`姿势估计和LSTM (Long - term Memory)`创建一个用于人类动作识别(或分类)的App。我们将创建一个web应用程序，它接收一个视频，并生成一个带有标识动作类注释的输出视频。我们将在web应用程序中使用`Flask`框架，并使用`PyTorch lightning`进行模型训练和验证。

PyTorch度量学习文档请在此处查看文档Google Colab示例请参阅示例文档文件夹，以显示带有loggin的整个培训/测试工作流程。PyTorch Metric学习文档请在此处查看文档，其中Google Colab示例请参阅示例文件夹，以显示完整的培训/测试工作流程与日志记录和模型保存。 该库的优点易于使用在培训循环中只需两行代码即可向您的应用程序添加度量学习。 通过一个功能调用即可实现矿井对和三井架。 灵活性以其他图书馆的方式混合和匹配损失，矿工和培训师

TTAch 使用PyTorch进行图像测试时间增强！ 与“数据增强”对训练集所做的类似，“测试时间增强”的目的是对测试图像进​​行随机修改。 因此，我们不会对训练后的模型仅显示一次常规的“干净”图像，而是将其多次显示。 然后，我们将平均每个对应图像的预测，并将其作为我们的最终猜测[ ]。 Input | # input batch of images / / /|\ \ \ # apply augmentations (flips, rotation, scale, etc.) | | | | | | | # pass augmented batches through model | | | | | | | # reverse transfo

手势识别，PYTORCH YOLO5，能识别常见的手势

时间：2020年8月25日，星期二（太平洋时区） 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体（包括背部）。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5（在Ubuntu中需要X服务器） 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示，内存使用情况如下（GPU1约为3.4GB，GPU2约为9.7GB）： 注意：最后四个依赖项也由我们的团队开发，并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题，建议您将问题提交到相应的存储库中。 （您无需在此处手动安装它们，因为它们包含在requirements.tx

相比于2018年，在ICLR2019提交论文中，提及不同框架的论文数量发生了极大变化，网友发现，提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇，keras从42提升到56，但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇。 TensorFlow: 228—>266 Keras: 42—>56 Pytorch: 87—>252 在使用pytorch中，自己有一些思考，如下： 1. loss计算和反向传播 import torch.nn as nn criterion = nn.MSELoss().cuda() output = model(input) loss

今天小编就为大家分享一篇pytorch之ImageFolder使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧