日月光华老师 PyTorch深度学习简明教程 课件csv+代码
2024-03-28 22:31:28 156KB pytorch pytorch 深度学习 课程资源
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今天小编就为大家分享一篇PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法,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
2024-03-28 21:45:21 45KB PyTorch SoftMax 交叉熵损失
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作为Deep learning领域的model的重要开发工具,pytorch一直以来倍受广大研究人员的好评。以下附上由ML学习初学者公众号领头人黄海广博士翻译的“60分钟入门深度学习工具-PyTorch”,让大家感受不一样的学习节奏。
2024-03-28 21:42:41 1.78MB pytorch
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本资源是本人在使用pytorch过程中知识的总结与积累,主要包括以下内容: 1. 数据预处理 2. 梯度操作 3. 网络模型搭建 4. 保存模型参数 5. GPU使用问题 6. 遇到的巨坑
2024-03-28 21:40:10 1.19MB PyTorch Deep-Learning
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吸烟(抽烟)检测和识别1:吸烟(抽烟)数据集说明(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130337263 吸烟(抽烟)检测和识别2:Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131521338
2024-03-21 17:31:24 181B Pytorch 吸烟识别 吸烟检测
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钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目,可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载: 转炉数据: 放置在: (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)',在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖: # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数
2024-03-21 08:40:41 15.61MB Python
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介绍 再现代码 结果 内容 src:源代码,包括模型,数据读取器和实用程序 工具:用于运行测试或可视化的主要功能 脚本:用于运行测试或可视化的脚本 其他目录是不言自明的 要求 Python2.7 OpenCV pytorch v0.3.0 联合会 麻木 指示 预训练模型可。 将模型包括在./checkpoints目录中,或在./scripts/test.sh修改变量CHECKPOINT 。 跑步 ./scripts/init_dir.sh 制作必要的目录。 跑步 ./scripts/test.sh 在media目录中的图像上测试模型。 或者,您可以更改./scripts/test.sh的变量IMAGES_DIR以在您自己的图像上进行测试。 以相同的方式运行 ./scripts/visualize.sh 可视化结果。 渲染的图像将保存在./results/imgs 输出格式 采用J
2024-03-20 12:49:48 998KB Python
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PyTorch多目标跟踪库.zip ython和Pytorch中的多对象跟踪库 安装 环境:python 3.6.10,opencv 4.1.1,pytorch 1.3+ git clone https://github.com/nightmaredimple/libmot --recursive cd libmot / 点安装-r requirements.txt
2024-03-17 15:09:58 4.61MB PyTorch
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如题,本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一:https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二:https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集,其中供参考的是分叶征的完整数据集(如果需要良恶性、毛刺征等等,可以私信我补充)。代码部分还包括了数据生成的代码,这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。
2024-03-16 16:54:44 298.1MB pytorch pytorch 数据集
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深流引导的视频修复 | | | 安装与要求 该代码已在pytorch = 0.4.0和python3.6上进行了测试。 请参阅requirements.txt以获取详细信息。 或者,您可以使用提供的运行它。 安装python软件包 pip install -r requirements.txt 安装flownet2模块 bash install_scripts.sh 配件 此仓库中包含三个组件: 视频修复工具:DFVI 提取流程:FlowNet2(由修改) 图像修复(从重新实现) 用法 要使用我们的视频修复工具删除对象,建议将帧放置在xxx/video_name/frames ,并将每个帧的遮罩放置在xxx/video_name/masks 。 并且请从下载演示和模型权重的资源。 包含帧和蒙版的示例演示已放入演示中,运行以下命令将获得结果: python tools/v
2024-03-16 12:27:39 47.03MB Python
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