PyTorch深度学习基础之Tensor对象及其应用的讲解及实战（附源码 简单易懂 包括分段 映射 矩阵乘法 随机数等等）
觉得有帮助请点赞关注收藏 有问题可评论区留言~~~Tensor对象是一个维度任意的矩阵，但是一个Tensor中所有元素的数据类型必须一致。torch包含的数据类型和普遍编程语言的数据类型类似，包含浮点型，有符号整型和无符号整形，这些类型既可以定义在CPU上，也可以定义在GPU上。在使用Tensor数据类型时，可以通过dtype属性指定它的数据类型，device指定它的设备（CPU或者GPU）1：....
PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络
在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用，如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等，很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始，通过阅读论文和实现代码（tensorflow.keras.applications包中实现了很多有影响力的神经网络模型的源代码）来全面了解它们。下文简....
PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的花卉图片分类
“工欲善其事，必先利其器”。如果直接使用 Python 完成模型的构建、导出等工作，势必会耗费相当多的时间，而且大部分工作都是深度学习中共同拥有的部分，即重复工作。所以本案例为了快速实现效果，就直接使用将这些共有部分整理成框架的 TensorFlow 和 Keras 来完成开发工作。TensorFlow 是 Google 公司开源的基于数据流图的科学计算库，适合用于机器学习、深度学习等人工智能领....
PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )，这是一个经常被用于研究模式....
PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题
01、局部极小值，鞍点和非凸优化基于梯度的一阶和二阶优化都在梯度为零的点停止迭代，梯度为零的点并非表示我们真的找到了最佳的参数，更可能是局部极小值或者鞍点，在统计学习的大部分问题中，我们似乎并不关心局部极小值和全局最小值的问题，这是因为统计学习的损失函数经过设计是一个方便优化的凸函数，会保证优化问题是一个凸优化问题。在凸优化问题中，比如最小二乘和线性约束条件下的二次规划，参数空间的局部最小值必定....
PyTorch 深度学习实战 | 基于 YOLO V3 的安全帽佩戴检测
本期将提供一个利用深度学习检测是否佩戴安全帽的案例，从而展示计算机视觉中的目标识别问题的一般流程。目标检测是基于图片分类的计算机视觉任务，既包含了分类，又包含了定位。给出一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置。由于图片中目标数是不确定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂，所以也有更多的使用场景，如无人驾驶、智慧安防、工业安全、医学图像等方面。而本案例就是工业安....
PyTorch深度学习实战 | 基于ResNet的人脸关键点检测
人脸关键点检测指的是用于标定人脸五官和轮廓位置的一系列特征点的检测，是对于人脸形状的稀疏表示。关键点的精确定位可以为后续应用提供十分丰富的信息。因此，人脸关键点检测是人脸分析领域的基础技术之一。许多应用场景(如人脸识别、人脸三维重塑、表情分析等)均将人脸关键点检测作为其前序步骤来实现。本文将通过深度学习的方法来搭建一个人脸关键点检测模型。1995年，Cootes提出 ASM(active sha....
PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html，在如图1所示的页面中，下载得到这个数据集。■ 图1 MIT67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T....
PyTorch深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习
自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言，是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。让计算机来理解和处理人类的语言也不是一件容易的事情，因为语言对于感知的抽象很多时候并不是直观的、完整的。我们的视觉感知到一个物体，就是实实在在地接收到了代表这个物体的所有像素。但是，自然语言的一个句子背后往往包含着不直接表述出来的常识和逻辑，这使得计算机在试图处理自....
PyTorch深度学习实战 | 深度学习框架（PyTorch）
1、PyTorch简介2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）团队在GitHub上开源了PyTorch，并迅速占领GitHub热度榜榜首。作为具有先进设计理念的框架，PyTorch的历史可追溯到Torch。Torch于2002年诞生于纽约大学，它使用了一种受众面比较小的语言Lua作为接口。Lua具有简洁高效的特点，但由于其过于小众，导致很多人听说要掌握Torch必须新学一门语言....
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