文章 2023-12-20 来自:开发者社区

PyTorch基础之网络模块torch.nn中函数和模板类的使用详解(附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~PyTorch中的torch.nn模块有许多自带的函数,如全连接层,卷积层,归一化层等,都已经被封装在该模块下,可以直接使用,在编写代码的过程中十分简便,下面对他们进行介绍一、torch.nn函数简介(1) nn.Linear()用于设置网络中的全连接层 import torch from torch import nn linear = torch.....

文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch深度学习中卷积神经网络(CNN)的讲解及图像处理实战(超详细 附源码)

需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构,它作为一种深度神经网络结构,擅长处理图像相关的问题,能够将目标图像降维并提取特征,以进行分类识别等运算二、卷积神经网络核心思想1:局部感知图像的局部像素之间往往存在着较强的相关性,局部感知正是利用了这一特性,每次只针对图像的局部信息进行感知,得到特征图,而后在更深层次的网络中继续....

PyTorch深度学习中卷积神经网络(CNN)的讲解及图像处理实战(超详细 附源码)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch实现DCGAN(生成对抗网络)生成新的假名人照片实战(附源码和数据集)

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、生成对抗网络(GAN)GAN(生成对抗网络)是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架,因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成,生成器和判别器。生成器的工作是生成看起来像训练图像的假图像,判别器的工作是查看图像并从生成器输出它是真实地训练图像还是伪图像。在训练过程中,生成器不断尝试通过生成越来越好地伪造品而使判别器的性能从超过....

PyTorch实现DCGAN(生成对抗网络)生成新的假名人照片实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch搭建基于图神经网络(GCN)的天气推荐系统(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、背景极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同,但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选,降低用户的满意度,甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型,根据用户的历史交互行为,判断不同天气对他的利害程度。如果有必要,则....

PyTorch搭建基于图神经网络(GCN)的天气推荐系统(附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、文本情感分析简介文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术,对带有情感色彩的主观性文本进行分析,处理和抽取的过程。接下来主要实现情感分类,情感分类又称为情感倾向性分析,是指对给定的文本,识别其中主观性文本的倾向是肯定的还是否定的,或者说是正面的还是负面的,这是情感分析领域研究最多的内容。通常,网络中存在大量的主观性文本和客观性文本,客观性文....

PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch搭建卷积神经网络(CNN)进行视频行为识别(附源码和数据集)

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务,它可以从视频中提取语义信息,进而可以为其他任务如行为检测,行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1:场景相关数据集  这一类的数据集场景提供了较多的语义信息 仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2:时序相关数据集  这一类数据集对时....

PyTorch搭建卷积神经网络(CNN)进行视频行为识别(附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch搭建循环神经网络(RNN)进行文本分类、预测及损失分析(对不同国家的语言单词和姓氏进行分类,附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏,并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件,并且对它们进行预处理,输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division from io import....

PyTorch搭建循环神经网络(RNN)进行文本分类、预测及损失分析(对不同国家的语言单词和姓氏进行分类,附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch搭建图卷积神经网络(GCN)完成对论文分类及预测实战(附源码和数据集)

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点,每个样本点都是一篇科学论文,所有样本点被分为7个类别,类别分别是1)基于案例;2)遗传算法;3)神经网络;4)概率方法;5)强化学习;6)规则学习;7)理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示,所以,每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词,且该元素只有0或1两....

PyTorch搭建图卷积神经网络(GCN)完成对论文分类及预测实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch搭建卷积神经网络(ResNet-50网络)进行图像分类实战(附源码和数据集)

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集,这是一个标准的室内场景检测数据集,一个有67个室内场景,每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大,下载花费时间较长,所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压,主要使用Image文件夹,这个文件夹一共包含6700张图片,还有它们标签的txt文件大体流程分为以下几步....

PyTorch搭建卷积神经网络(ResNet-50网络)进行图像分类实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战(附源码,包括损失图像和准确率图像)

全部源码请点赞关注收藏后评论区留言即可~~~下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。1:数据预处理PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强,它可以将数据从[0,255]映射到[0,1]2:读取训练数据准备好处理数据的流程后,就可以读取用于训练的数据了,torch.util.data.DataLoader提供了迭....

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战(附源码,包括损失图像和准确率图像)

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