【Pytorch神经网络实战案例】31 TextCNN模型分析IMDB数据集评论的积极与消极
卷积神经网络不仅在图像视觉领域有很好的效果，而且在基于文本的NLP领域也有很好的效果。TextCN如模型是卷积神经网络用于文本处理方面的一个模型。在TextCNN模型中，通过多分支卷积技术实现对文本的分类功能。1 TextCNN1.1 TextCNN模型结构TexCNN模型是利用卷积神经网络对文本进行分类的模型，该模型的结构可以分为以下4个层次：1.1.1 词嵌入层将每个词对应的向量转化成多维度....
【Pytorch神经网络实战案例】30 jieba库分词+训练中文词向量
1 安装jieba1.1 安装pip install jieba1.2 测试import jieba seg_list = jieba.cut("谭家和谭家和") for i in seg_list: printf(i);1.3 词向量在NLP中，一般都会将该任务中涉及的词训练成词向量，然后让每个词以词向量的形式型的输入，进行一些指定任务的训练。对于一个完整的训练任务，词向量的练大多发生...
【Pytorch神经网络实战案例】29 【代码汇总】GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 GaitSet_DataLoader.pyimport numpy as np # 引入基础库 import os import torch.utils.data as tordata from PIL import Image from tqdm import tqdm import random # 1.1定义函数，加载文件夹的文件名称 # load_data函数， 分为3个步...
【Pytorch神经网络实战案例】28 GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 CASIA-B数据集本例使用的是预处理后的CASIA-B数据集， 数据集下载网址如下。 http：//www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20cH.asp该数据集是一个大规模的、多视角的步态库。其中包括124个人，每个人有11个视角(0，18，36，...，180)，在3种行走条件(普通、穿大衣、携带包裹)下采集。1.1....
【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割
1 PyTorch中语义分割的内置模型在torchvision库下的models\segmentation目录中，找到segmentation.Py文件。该文件中存放着PyTorch内置的语义分割模型。2 MaskR-CNN内置模型实现语义分割2.1 代码逻辑简述将COCO 2017数据集上的预训练模型dceplabv3_resnet101_coco加载到内存，并使用该模型对图片进行语义分割。2....
【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测
1 Pytorch中的目标检测内置模型在torchvision库下的modelsldetecton目录中，找到__int__.py文件。该文件中存放着可以导出的PyTorch内置的目标检测模型。2 MaskR-CNN内置模型实现目标检测2.1 代码逻辑简述将COCO2017数据集上的预训练模型maskrcnm_resnet50_fpn_coco加载到内存，并使用该模型对图片进行目标检测。2.2 ....
【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中，EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的。RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法，用RandAugment方法进行训练，会使模型的精度得到提升。2 RandAugment2.1 RandAugment方法简介RandAugment方法是一种新的数据增强方法，它比自动数据增强（AutO....
【Pytorch神经网络实战案例】24 基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 迁移学习在实际开发中，常会使用迁移学习将预训练模型中的特征提取能力转移到自己的模型中。1.1 迁移学习定义迁移学习指将在一个任务上训练完成的模型进行简单的修改，再用另一个任务的数据继续训练，使之能够完成新的任务。1.1.1 迁移学习举例在ImageNet数据集上训练过的ResNet模型，其任务是进行图片分类，可以对其进行修改使用在目标定位任务上。1.2 迁移学习的分类迁移学习是机器学习的分支....
【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】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类
注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，使模型学习已有论文的分类....
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