python-pytorch

Python-Pytorch学习记录

目录1.python-pycharm下载安装2.VSCode下载安装3.MATLAB下载安装4.pytorch一条龙下载安装环境配置1.python-pycharm下载安装pycharm从安装到全副武装，学起来才嗖嗖的快，图片超多，因为过度详细！_pycharm下载和环境配置-CSDN博客https://chuanchuan.blog.csdn.net/article/details/119934

yt_0618·2024-02-05 12:39

11种水果基于CNN训练python-pytorch环境

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：含有11种水果,包含['樱桃','橘子','火龙果','牛油果','猕猴桃','芒果','苹果','草莓','菠萝','西瓜','香蕉']，总共有2700多张图片集。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。行train.py文件就会将train.txt和val.txt里

资深码里奥·2024-01-23 21:31

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

站上可以观看找003期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果演示图图下：通过读取摄像头中识别到的水果再结合深度学习模型进行识别完整的代码展示如下：算法部分是深度学习网络训练部分用的python-pytorch

bug_creat0r·2024-01-12 09:46

语义分割数据增强python代码

语义分割数据增强python-pytorch代码-语义分割github项目0.先放github开源项目链接https://github.com/gengyanlei/segmentation_pytorch

LEILEI18A·2023-12-19 14:44

python-pytorch 利用pytorch对堆叠自编码器进行训练和验证

利用pytorch对堆叠自编码器进行训练和验证一、数据生成二、定义自编码器模型三、训练函数四、训练堆叠自编码器五、将已训练的自编码器级联六、微调整个堆叠自编码器一、数据生成随机生成一些数据来模拟训练和验证数据集：importtorch#随机生成数据n_samples=1000n_features=784#例如，28x28图像的像素数train_data=torch.rand(n_samples,n

幸福右手牵·2023-09-30 14:31

python-pytorch 用pytorch实现LocallyConnected1D

用pytorch实现LocallyConnected1D，并在960×33的数据集上进行训练和验证一、实现方案二、代码实现1、定义LocallyConnected1D:2、定义模型、训练与验证:一、实现方案由于LocallyConnected1D是Keras中的函数，为了用pytorch实现LocallyConnected1D并在960×33的数据集上进行训练和验证，我们需要执行以下步骤：1、定义

幸福右手牵·2023-09-25 11:24

python-pytorch 关于torch.load()和torch.load_state_dict()

python-pytorch关于torch.load和torch.load_state_dict1、关于模型保存和加载2、关于加载模型结构最近在使用pytorch训练和加载模型时遇到了一些很玄学的问题，

幸福右手牵·2023-09-16 19:13

python-pytorch基础之cifar10数据集使用图片分类

这里写目录标题总体思路获取数据集下载cifar10数据解压包文件介绍加载图片数字化信息查看数据信息数据读取自定义dataset使用loader加载建模训练测试建测试数据的loader测试准确性测试一张图片读取一张图片加载模型预测图片类型创建一个预测函数随便来张马的图片结果其他打开一个图片基础信息查看数据转图片总体思路生成数据dataset使用loader加载dataset建模训练测试参考：http

liwulin0506·2023-08-02 19:50

python-pytorch基础之神经网络回归

这里写目录标题定义数据集定义函数生成数据集使用Dataloader加载dataset定义神经网络定义实例化查看是否是输出的一个训练编写trian方法训练并保存模型测试模型结果构造数据测试结论定义数据集importtorchimportrandom定义函数#生成数据defget_rancledata():width=random.random()height=random.random()s=wid

liwulin0506·2023-07-30 22:29

python-pytorch基础之神经网络分类

这里写目录标题生成数据函数定义数据集定义loader加载数据定义神经网络模型测试输出是否为2个输入数据，输出结果训练模型函数计算正确率训练数据并保存模型测试模型准备数据加载模型预测对比结果生成数据函数importrandomdefget_rectangle():width=random.random()height=random.random()#如果width大于height就是1，否则就是0f

liwulin0506·2023-07-30 06:24

python-pytorch基础笔记

tensor理解1.表示2组中包含3个64x64的数据data=torch.rand(2,3,64,64)2.表示1组中包含1000个1x1000的数据labels=torch.rand(1,1000,1000)3.表示1个1x1000的数据labels=torch.rand(1,1000)

liwulin0506·2023-07-20 16:49

Unet墙体裂缝识别-python-pytorch

unet图像分割网络对墙体裂缝图像进行训练，得到的模型可以对图片中带有裂缝的墙体进行识别。整个代码运行流程已经放在b站上：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频效果图如下所示：数据集如下：完整的代码文件放置如下：其中datasets文件夹下放置的是标签文件json格式和图裂缝瑕疵图片通过运行01make_dataset.py可以将json文件生成png的标签格式再运行02tra

no_work·2023-01-24 11:50

水果识别小程序-结合python深度学习识别

完整的demo展示如下：算法部分是深度学习网络训练部分用的python-pytorch包括水果数据集文件夹，下面放置了不同种类的水果文件夹通过运行01训练数据集文本生成.py会将水果数据集文件夹下的图片路径保存到

no_work·2023-01-24 11:50

Python-Pytorch框架-CIFAR10数据集加载与可视化

今天我们来一起认识一下CIFAR10数据集，使用Pytorch数据加载器进行加载，并对其可视化展示出来。本篇文章的目标:认识CIFAR10数据集；能够使用Pytorch加载器加载数据集能够可视化加载的数据集01认识CIFAR10数据集CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。Cifar-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适

和孔哥一起学·2022-11-06 07:16

Python-Pytorch框架-实现AI自动瞄准(下)

OpenCV与Ptorch框架搭建一个利用目标骨骼关键点检测实现AI自动瞄准的娱乐项目（该项目仅供学习OpenCV、Ptorch框架、游戏自动化等参考）。该项目思路大致分为如下步骤:利用Pywin32以及OpenCV获取游戏窗口图像数据集获取（本文为17骨骼关键点）搭建Ptorch训练框架利用深度学习Ptorch框架训练识别模型搭建模型推理预测框架不断把图像送入模型进行目标检测根据检测结果获取关键

和孔哥一起学·2022-10-25 16:55

学习+科研+做项目 PyTorch最详细视频讲解

【小土堆】《PyTorch深度学习实践》完结合集莫烦Python-PyTorch神经网络Pytorch入门到精通全教程卷积神经网络循环神经网络更多相关资料请关注公众号：计算机视觉与图形学实战PyTorch

独孤九剑-风清扬·2022-06-14 10:15

linux-Anaconda+conda创建python-pytorch虚拟环境

创建Anaconda到python的步骤从https://www.jianshu.com/p/a37538f46551这里查看。cat/usr/local/cuda/version.txt查看cuda版本https://pytorch.org/从这里下载对应版本的pytorchimage.png好了，发现它将tensorflow版本更新到了1.7然后importtorch不报错就成功了如果想要安装

水球喵·2021-06-21 20:50

python-PyTorch基本操作

导入importnumpyasnpimporttorchfromtorch.autogradimportVariable"""矩阵对比"""data=np.arange(6).reshape((2,3))#numpy形式生成2行3列矩阵tensor=torch.from_numpy(data)#转换成tensor形式print("\nnumpy:",data,"\ntorch:",tensor)"

Vivinia_Vivinia·2019-07-27 15:47

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