派托克·林恩 在PyTorch中使用RNN的语言模型。 使用Wiki-Text-2长期依赖数据集： : 展示 如何使用绑定嵌入权重，如以下所述： : 如何在不使用中介填充的情况下破解PyTorch以使用PackedSequence和单词嵌入。 用法 下载数据集并将文件内容解压缩到“ wikitext-2”文件夹中。 使用“ --help”运行“ main.py”以查看可能的命令行参数。 默认参数在10分钟内在中级GPU上训练模型，以在测试集上获得135的困惑度得分。

视网膜网 这是Pytorch中RetinaNet的实现，使用ResNet作为主干和FPN。 它基于和的代码。 在VOC上训练 1.下载PASCAL VOC 2012 trainval数据集并解压缩。 其路径应为“ {root_dir} / VOCdevkit / ..”。 2.下载此仓库 git clone git@github.com:qqadssp/RetinaNet.git cd RetinaNet 3.从预训练的权重 cd checkpoint wget https://download.pythorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth cd .. 4，初始化模型 python init.py 5.在“ config”中修改配置文件。 对于VOC数据集，请用您的{root_dir}修改“ TRAIN：DATASETS_DIR”

VAE-火炬 VAE和CVAE的Pytorch实施 VAE 为了生成某些东西，例如我们的mnist位数，我们需要找到mnist $ P（X）$的真实分布。 如果找到了，那么我们需要做的就是从$ P（X）$中抽取样本，然后完成所有操作。 但是，我们无法获得$ P（X）$，因此VAE会使用潜在变量来近似$ P（X）$。 $$ P（X）= \ int P（x | z）P（z）$$然后，我们要做的就是从z采样，并使用$ P（x | z）$生成x。 为了训练该$ P（x | z）$并找到合适的Z，我们将定义$ P（z | x）$。 $$ P（Z）= \ int P（z | x）P（x）$$此外，为了进行采样，VAE在$ P（z | x）$上施加了一些约束，并使其成为正态分布$ N（0，1）$。 然后我们有$$ P（Z）= \ int P（z | x）P（x）= N（0，1）\ int P（x\uff09=

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（melspectrogram），这个模型使用的梅尔谱图（melspectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

UNETR pytorch实现

阿根 | | PyTorch实现可控制的人的图像合成。 ，，，，，北京大学和ByteDance人工智能实验室，CVPR 2020（口服）。 组件属性传递 姿势转移 要求 Python3 pytorch（> = 1.0） 火炬视觉 麻木 科学的 scikit图像 枕头 大熊猫 tqdm 支配 入门 您可以直接从下载我们生成的图像（在Deepfashion中）。 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/menyifang/ADGAN.git cd ADGAN 数据准备 为了方便起见，我们使用DeepFashion数据集并提供数据集拆分文件，提取的关键点文件和提取的细分文件。 推荐数据集结构为： +—deepfashion | +—fashion_resize | +--train (files in 'train.l

文本预处理 1、概述 文本数据：有用内容和无用内容 文章：单词、符号、空格、乱码等 思想：我们需要对无用信息进行过滤，而计算机无法直接处理单词等有用信息，我们需要把他们转换成数字。将单词映射到不同的数字，可以考虑用列表，如data=[‘ni’, ‘hao’]，我们就可以用data[0]，data[1]来表示 单词内容，这就是索引到单词，然后 ‘ni hao’我们可以表示成’01’，这就是单词到索引，通过建立单词与数字的关系来进行互相的映射，这是文本预处理的核心思想 预处理的步骤： 1、读文本（计算机读取） 2、分词（过滤无用信息） 3、建立字典（建立索引到词的映射） 4、词序列转换成索引序列（

1 、Li探索了一个新的更深层的Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP)，并应用了长短残差连接以及深度可分离卷积，从而得到了一个更快、更有效的分割模型。LiteSeg体系结构在多个backbone上进行测试，如Darknet19、MobileNet和ShuffleNet，在准确性和计算成本之间提供多重权衡。以MobileNetV2为主干网的LiteSeg模型，在Cityscapes数据集上针对640×360分辨率的图像以每秒161帧的速度，达到了67.81%的mIoU精度。 2 、基于编解码结构、Atours Spatial Pyramid Pooling (ASPP)、空洞卷积和深度可分离卷积，论文设计了一种能够适应任何backbone的LiteSeg结构。通过选择不同的backbone，将允许在计算成本和精度之间进行权衡，以满足多种需求。 主要有两点： 2.1、提出了一种实时有竞争力的网络结构，并用三种不同的backbone Darknet19、MobileNetV2和ShuffleNet进行了测试，在Cityscapes数据集上实现

pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等) (注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等) 优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr, momentum,weight_decay等) 备注： 1) state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是”.pt”或’

Swin-Unet pytorch代码