【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较
从版本1.11开始，PyTorch引入了TorchData库，它实现了一种不同的加载数据集的方法。
PyTorch 2.0 实操：为 HuggingFace 和 TIMM 模型提速！
体验 30%-200% 的训练加速度
推荐一个对pytorch代码详细注释的github项目
今天在无意间找一个pytorch代码和注释的Github项目。先上项目：这个项目还有个网站，地址：https://nn.labml.ai/
YoloV7最强操作教程.
yolov7最强保姆级操作教程，并且在B站中配套讲解视频喔，本文主要带领大家使用yolov7对口罩目标检测数据集进行实践，主要就是希望通过本教程可以让各位使用yolov7对自己的数据集进行训练，测试，预测。
HRNet网络简介
这篇文章是由中国科学技术大学和亚洲微软研究院在2019年共同发表的。这篇文章中的HRNet（High-Resolution Net）是针对2D人体姿态估计（Human Pose Estimation或Keypoint Detection）任务提出的，并且该网络主要是针对单一个体的姿态评估（即输入网络
ubuntu22.04更换RTX 4090显卡后，安装驱动和pytorch记录
ubuntu22.04更换4090显卡后，安装驱动和pytorch记录显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。
使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例
在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。
Grad-CAM简介
对于常用的深度学习网络（例如CNN），可解释性并不强（至少现在是这么认为的），它为什么会这么预测，它关注的点在哪里，我们并不知道。很多科研人员想方设法地去探究其内在的联系，也有很多相关的论文。今天本文简单聊一聊Grad-CAM，这并不是一篇新的文章，但很有参考意义。通过Grad-CAM我们能够绘制出
YOLOv7训练自己的数据集(超详细)
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PyTorch中学习率调度器可视化介绍
学习率调度器有很多个，并且我们还可以自定义调度器。本文将介绍PyTorch中不同的预定义学习率调度器如何在训练期间调整学习率
pytorch模型(.pt)转onnx模型(.onnx)的方法详解(1)
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深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现（Pytorch）
了解C3的结构，方便后续YOLOv5算法的学习。采用的数据集是天气识别的数据集。 输出：cuda图形变换，输出一下：用到类输出：{'cloudy': 0, 'rain': 1, 'shine': 2, 'sunrise': 3}二、搭建YOLOv5-C3模型2.查看模型详情 统计模型参数量以及其他指
CUDA11.3以及PyTorch-GPU版本安装
CUDA11.3以及PyTorch-GPU版本安装笔记
基于pytorch的图像识别基础完整教程
基于pytorch的深度学习图像识别基础完整教程以常见盆栽植物的图像识别示例来驱动学习，通过这个教程，你可以学会深度学习中的图像识别的完整操作并且可以通过这个示例训练出其他的图像识别模型。
Pytorch:手把手教你搭建简单的全连接网络
利用pytorch搭建简单全连接网络的步骤，适合初学者快速上手
pytorch超详细安装教程，Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程
本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。
Pytorch文档解读|torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析
整体称为一个单注意力头，因为运算结束后只对每个输入产生一个输出结果，一般在网络中，输出可以被称为网络提取的特征，那我们肯定希望提取多种特征，[ 比如说我输入是一个修狗狗图片的向量序列，我肯定希望网络提取到特征有形状、颜色、纹理等等，所以单次注意肯定是不够的 ]因为是拼接而成的，所以每个单注意力头其实
图像处理中常见的几种插值方法：最近邻插值、双线性插值、双三次插值（附Pytorch测试代码）
在学习可变形卷积时，因为学习到的位移量Δpn可能是小数，因此作者采用双线性插值算法确定卷积操作最终采样的位置。通过插值算法我们可以根据现有已知的数据估计未知位置的数据，并且可以利用这种方法对图像进行缩放、旋转以及几何校正等任务。此处我通过这篇文章学习总结常见的三种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值
Pytorch实战100例-第6天：好莱坞明星识别
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