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VGG16迁移学习实现 本文讨论迁移学习，它是一个非常强大的深度学习技术，在不同领域有很多应用。动机很简单，可以打个比方来解释。假设想学习一种新的语言，比如西班牙语，那么从已经掌握的另一种语言（比如英语）学起，可能是有用的。 按照这种思路，计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示 阅读全文
posted @ 2021-02-06 05:41
吴建明wujianming
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PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载，使代码更具可读性。 1.下载安装包 scikit-image：用于图像的IO和变换 pandas：用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division 阅读全文
posted @ 2021-02-05 16:55
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PyTorch 数据并行处理 可选择：数据并行处理（文末有完整代码下载） 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。可以将模型放在一个 GPU： device = torch.device("cuda:0") model.to( 阅读全文
posted @ 2021-02-05 06:54
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PyTorch 图像分类 如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。 应该怎么处理数据？ 通常来说，处理图像，文本，语音或者视频数据时，可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenC 阅读全文
posted @ 2021-02-05 06:48
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PyTorch 神经网络 神经网络 神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。 现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 例 阅读全文
posted @ 2021-02-05 06:36
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PyTorch 自动微分 autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先简要地介绍，然后将会去训练的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义后向传播，并且每次迭代都可以不同。从 t 阅读全文
posted @ 2021-02-05 06:28
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3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字。这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成。 MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成。本文的目标是高精度地识别这些数字。 具体实现过程 导入 ten 阅读全文
posted @ 2021-02-05 06:10
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卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替 阅读全文
posted @ 2021-02-05 05:53
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TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API。添加层就像添加一行代码一样简单。在模型架构之后，使用一行代码，可以编译和拟合模型，可以用于预测。变量声明、占位符甚至会话都由 API 管理。 具体做法 定义模型的类型。Ker 阅读全文
posted @ 2021-02-05 05:35
吴建明wujianming
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MindSpore：自动微分 作为一款「全场景 AI 框架」，MindSpore 是人工智能解决方案的重要组成部分，与 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等流行深度学习框架对标，旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛，让人工智能无处不在。 MindSpore 是一款支持端、 阅读全文
posted @ 2021-02-04 07:14
吴建明wujianming
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