摘要：
在上面的代码中，模型的参数（即权重）保存在模型对象的状态字典（state_dict）中。状态字典是一个字典，其中每个键都对应一个参数张量。可以使用模型对象的state_dict方法获取状态字典。 代码中使用torch.save函数将模型的状态字典保存到文件中。例如，在训练过程中，如果当前轮的准确率高 阅读全文
posted @ 2023-06-12 19:09
王哲MGG_AI
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摘要：
PIL（Python Imaging Library）是一个用于图像处理的第三方Python库。它提供了丰富的图像处理功能，包括图像读取、保存、缩放、裁剪、旋转、滤波等。PIL库已经不再更新，但它的分支版本Pillow仍然在维护。 在上面的代码中，PIL库用于读取图像文件。代码使用PIL库中的Ima 阅读全文
posted @ 2023-06-12 19:00
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前面说的“转换为张量”，其中的“张量”是什么意思 已发送电子邮件. 前面说的“转换为张量”，其中的“张量”是什么意思 张量（Tensor）是一种多维数组，它是深度学习中用于表示数据和计算的基本数据结构。在PyTorch中，张量由torch.Tensor类实现。 在深度学习中，常用的张量形状包括标量（ 阅读全文
posted @ 2023-06-12 17:17
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摘要：
这些代码实现了一个基于深度学习的田间杂草识别项目。项目使用卷积神经网络模型对图像进行分类，以识别田间杂草。 首先，代码定义了一些函数和类，用于读取数据、构建数据集和定义模型。data_set函数用于读取数据集目录下的所有图像文件，并将其路径和标签存储在一个二维数组中。Get_Dataset类继承自t 阅读全文
posted @ 2023-06-12 17:14
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摘要：
import torchimport mathimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass BasicConv(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kerne 阅读全文
posted @ 2023-06-12 16:55
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import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.utilsfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsfrom torch.utils.data impor 阅读全文
posted @ 2023-06-12 16:45
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摘要：
归一化（Normalization）是指将数据转换为标准的、统一的范围，以便更好地进行处理和分析。在深度学习中，归一化通常用于图像预处理，将图像的像素值从[0, 255]的范围转换为[0, 1]或[-1, 1]的范围。这样做可以加快模型的收敛速度，并提高模型的泛化能力。 在上面的代码中，归一化是通过 阅读全文
posted @ 2023-06-12 16:35
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import osimport pandas as pdfrom torch.utils.data import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderimport cv2 as cvimport numpy as np# from sklear 阅读全文
posted @ 2023-06-12 13:08
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摘要：
setwd("D:\\Desktop")library(tidyverse)# 数据处理函数data_clean <- function(otu, design, type=c("relative", "absolute"), threshold=0.001, times=100){ # 函数测试数 阅读全文
posted @ 2023-06-12 10:41
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