PyTorch 初级教程：构建你的第一个神经网络
PyTorch 是一个在研究领域广泛使用的深度学习框架，提供了大量的灵活性和效率。本文将向你介绍如何使用 PyTorch 构建你的第一个神经网络。 一、安装 PyTorch 首先，我们需要安装 PyTorch。PyTorch 的安装过程很简单，你可以根据你的环境（操作系统，Python 版本，是否使用 GPU 等...
PyTorch模型容器与AlexNet构建
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。 模型容器与AlexNet构建 除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。 nn.Sequet...
使用PyTorch构建卷积GAN源码（详细步骤讲解+注释版） 02人脸图片生成下
阅读提示：本篇文章的代码为在普通GAN代码上实现人脸图片生成的修改，文章内容仅包含修改内容，全部代码讲解需结合下面的文章阅读。相关资料链接为：使用PyTorch构建GAN生成对抗本次训练代码使用了本地GPU计算。文章的上篇讲解了数据集class和鉴别器class，下面将会继续建立生成器class，并完成鉴别器与生成器的对抗。1 转置卷积生成器的结构应与鉴别器相逆，因此生成器不再使用卷积操作，而是....
使用PyTorch构建卷积GAN源码（详细步骤讲解+注释版） 02人脸图片生成 上
阅读提示：本篇文章的代码为在普通GAN代码上实现人脸图片生成的修改，文章内容仅包含修改内容，全部代码讲解需结合下面的文章阅读。相关资料链接为：使用PyTorch构建GAN生成对抗本次训练代码使用了本地GPU计算。1 CelebADataset类的修改原则上这一类不需要修改，但为了提升模型运行速度，可以对图片周边适当裁剪，保留五官等重要内容。# 设置裁剪功能（辅助函数） def crop_cent....
使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别
1 卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 下
上一节，我们已经建立好了模型所必需的鉴别器类与Dataset类。使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 上接下来，我们测试一下鉴别器是否可以正常工作，并建立生成器。1 测试鉴别器# 数据类建立 celeba_dataset = CelebADataset(r'F:\学习\AI\对抗网络\face-data\celeba_aligned_small.h5....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 上
1 数据集描述此项目使用的是著名的celebA（CelebFaces Attribute）数据集。其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记，数据由香港中文大学开放提供（不包含商业用途的使用）。在实际训练前，已经将数据处理成了HDF5的数据集格式。使用h5py处理HDF5数据集可以提供很多方便，使....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）01 手写字体识别
前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1 生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的....
使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 03 模型评价与准确率提升
上一节我们已经成功训练了一个神经网络模型使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 02-数据读取与训练本文的使用的部分类方法为前述文章定义所得，如果希望运行完整代码建议同时查看上一篇文章或文末留言发你完整代码。1 使用模型预测数据这里我们使用mnist的训练集mnist_test = MnistDataset('你的mnist_test.csv地址')随便传入一行数据，这里我们使用....
使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 02-数据读取与训练
前面我们已经建立好了一个神经网络的分类器Class。使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 01-建立分类器类下面进行数据的读取与模型训练1 使用PyTorch对数据处理熟悉基础数据分析的同学应该更习惯使用Pandas库对数据进行处理，此处为了加深对PyTorch的理解，我们尝试使用PyTorch读取数据。这里面用到的包是torch.utils.data.Dataset。在下面的....
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