PyTorch 深度学习入门
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有
PyTorch搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测
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MicroNet实战：使用MicroNet实现图像分类
本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下MicroNet模型的效果。模型来自官方，我自己写了train和test部分。从得分情况来看，这个模型非常的优秀，我选择用的MicroNet-M3模型，大小仅有6M，但是ACC在95%左右，成绩非常惊艳！！！这篇文章从实战的角度手把手带领大家完成训练和测试。
计算机视觉可解释性——将特征图的某一通道转化为一张图来可视化
本实验是将某一层的特征图中的某一通道对其进行的可视化，有两种方式一种是使用opencv；另一种是使用tensorboard。运行结果使用的resnet50作为backbone的效果更好，将layer1的特征中第一层通道(256中的第1层)转化为图像 layer1. channels1.将layer1
(含源码和训练数据集)在Python中使用PyTorch Lightning构建自动语音识别(ASR)模型
人工智能正在推动第四次工业革命，机器可以听、看、理解、分析，然后在超人的水平上做出明智的决定。 然而，人工智能的有效性取决于底层模型的质量。 因此，无论您是学术研究人员还是数据科学家，您都希望快速构建具有各种参数的模型，并为您的解决方案确定最有效的模型。在这篇文章中，我将介绍使用 PyTorch L
本文简单教学一下Pytorch实现对数据的DNN、RNN、CNN等操作（基于面向对象的CPU版本）
主要写了一些Pytorch的常用代码
mmsegmentation 训练自制数据集全过程
mmsegmentation训练自己的数据集，环境配置，数据集制作，训练，预测全过程
Faster R-CNN遇到的所有坑及解决方法
Faster RCNN
PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值
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pytroch深度学习——transforms的使用
按住Ctrl查看transforms的源码可以知道，transforms就是一个python文件，里面定义了很多类，每一个类都是一个工具在结构那里，可以看到有很多的类通过ToTensor来学习transforms如何使用以及为什么使用tensor数据类型比如ToTensor的使用:为什么需要tens
Yolov5如何更换BiFPN?
Yolov5更换BiFPN结构
深度学习100例 | 第4例：水果识别 - PyTorch实现
大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与Ten
MAML代码(Pytorch)阅读笔记
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【PyTorch学习（三）】Aurograd自动求导机制总结
Aurograd自动求导机制总结。
Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)
Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)，博主手都写断了，大家觉得写的可以的话，给博主点个赞吧
Python自动化办公:批量识别图片文字并存为Excel
Python OCR 真的太棒了
mmrotate旋转目标检测实战指南
旋转目标检测实战指南
COVID-19 Cases Prediction (Regression)
李宏毅教授机器学习课程(2022春)第一节的Homework
PyTorch----实现手写数字的识别
加载手写数字的数据组成训练集和测试集，这里已经下载好了，所以download为Falseimport torchvision# 是否支持gpu运算# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# prin
PyTorch 全连接层权值共享的手势识别网络
机器人学实验课的考核是，利用机械臂做一下拓展应用，所以花了很多时间来设计了这个神经网络因为这个神经网络的思路比较新颖，而且尝试了一些防止过拟合、性能优化的手段，所以决定记录一下模型性能time FPS FLOTs Params (float16) 4.195 ms 238 9,
