源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batch_size、lr等）选其中至少1-2个进行分析 ps：用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分

深度学习框架，gpu版本的pytorch，在python3.5+ cuda10.0 + cudnn7.6+pytorch1.2.0 gpu_torcvision0.4.0

分享一套图神经网络视频教程——《深度学习-图神经网络实战》，视频+源码+数据+文档资料下载！ 《深度学习-图神经网络实战》课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习在图模型领域算法及其应⽤项⽬。内容主要包括三个模块： 1、图神经⽹络经典算法解读，详细解读GNN,GCN,注意⼒机制图模型等算法 ； 2 、图神经⽹络框架PyTorch-Geometric，全程实战解读图神经⽹络框架应⽤⽅法； 3 、图神经⽹络项⽬实战，基于真实数据集与实际项⽬展开图数据集构建与模型训练并应⽤到实际场景中。 整体⻛格通俗易懂，提供全部数据与代码。

利用Pytorch，opencv进行人脸口罩佩戴检测，并且在视频流中显示出来。 里面包含代码文件(.py)，数据集文件和训练好的模型文件。如果感觉检测效果不是很好，可以自己重新训练。

Deep-Learning-with-PyTorch 辛苦下载下来赚点积分下其他东西，分享给有需要的，感谢大家！

pytorch深度学习框架虽然在一些方面上不如tensorflow，但是具备自己特有的优势，本代码是深度学习和pytorch之间的一些例程，以供学习～

训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。

图神经网络DGL框架中文详细文档

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

解压之后直接激活使用，不需要自己配置深度学习环境【超便捷】