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文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】23 使用ImagNet的预训练模型识别图片内容

1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领....

【Pytorch神经网络实战案例】23 使用ImagNet的预训练模型识别图片内容
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片

图片搜索器分为图片的特征提取和匹配两部分，其中图片的特征提取是关键。将使用一种基于无监督模型的提取特征的方法实现特征提取，即最大化深度互信息（DeepInfoMax，DIM）方法。1 最大深度互信信息模型DIM简介在DIM模型中，结合了自编码和对抗神经网络，损失函数使用了MINE与f-GAN方法的结合。在此之上，DM模型又从全局损失、局部损失和先验损失3个损失出发进行训练。1.1 DIM模型原理....

【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类

1、掩码模式：是相对于变长的循环序列而言的，如果输入的样本序列长度不同，那么会先对其进行对齐处理（对短序列补0，对长序列截断），再输入模型。这样，模型中的部分样本中就会有大量的零值。为了提升运算性能，需要以掩码的方式将不需要的零值去掉，并保留非零值进行计算，这就是掩码的作用2、均值模式：正常模式对每个维度的所有序列计算注意力分数，而均值模式对每个维度注意力分数计算平均值。均值模式会平滑处理同一序....

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）

1 载入图片并显示import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import torch import torchvision.transforms as transforms import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" ### 1 载入图片并显示 my....

【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）

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