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深度学习-Pytorch框架学习之数据处理篇

前言数据是深度学习的核心，大部分论文里都会提到data-driven这个词，也就是数据驱动的意思。基本的模型搭建完成后，如何处理数据，如何将数据送给网络，如何做数据增强等等，对于提高网络的性能都十分重要，本篇文章会简单讲述下数据处理过程，后续有时间会持续更新这方面的内容，互相学习，共勉！...

LeNet:一个简单的卷积神经网络PyTorch实现

前两篇文章分别介绍了卷积层和池化层，卷积和池化是卷积神经网络必备的两大基础。本文我们将介绍一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet[1]。LeNet名字来源于论文的第一作者YannLeCun。1989年，LeNet使用卷积神经网络和梯度下降法，使得手写数字识别达到当时领先水平。这个奠...

利用pytorch CNN手写字母识别神经网络模型识别多手写字母(A-Z)

往期的文章，我们分享了手写字母的训练与识别...

深度学习-基于Pytorch 的cifar-10_AlexNet 实践

我是一个初学者，将学习《动手学习深度学习》课程的内容记录如下：主要内容参考原文，也加了一些查阅资料。cifar-10是一个典型的图像分类问题，首先进入数据训练模型阶段，我学习的时候将相关学习都写着注释里面，方便看，具体代码如下：...

Pytorch小抄宝典（pytorch经典书籍）

不少读者问我，Pytorch深度学习框架怎么学，答曰：Github大法好啊！这个是我当初入门Pytorch...

PNASNet 渐进式神经架构搜索（渐进式测试）

PNASNet（ProgressiveNeuralArchitectureSearch）是一种自动设计神经网络模型的方法，通过渐进式神经架构搜索（ProgressiveNeuralArchitectureSearch）来学习卷积神经网络（CNN）的结构。这种方法的核心思想是逐步构建网络结...

PyTorch 项目实战开发教程:构建动态手势识别模型

在本教程中，我们将使用PyTorch构建一个动态手势识别模型。该模型能够通过视频流识别人的手势，并将其分类为不同的手势类别，如向上、向下、向左、向右等。我们将使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）来处理视频帧数据，并使用循环神经网络（Recurren...

使用 Pytorch 训练 AlexNet 识别5种不同花朵

1数据1.1准备工作新建一个文件夹AlexNet，在文件夹AlexNet新建一个文件夹flower_data,将下载后的数据解压并放到`文件夹flower_data。...

DeiT旨在解决ViT需要大量数据进行预训练的问题

DeiT(Data-efficientImageTransformer)概述DeiT，即Data-efficientImageTransformer，是一种基于VisionTransformer(ViT)的图像识别模型，它旨在解决ViT需要大量数据进行预训练的问题。DeiT通过一种...

PyTorch 图像:04.使用 PyTorch 进行 Neural-Transfer

1.简介本教程主要讲解如何实现由LeonA.Gatys，AlexanderS.Ecker和MatthiasBethge提出的Neural-Style算法。Neural-Style或者叫Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。这个算法使用三张图...