pytorch的数据结构—tensor和variable

本文详细介绍了如何使用DenseNet模型在PyTorch框架下实现秃头识别。首先，文章概述了项目所需的库和全局参数设置。接着，对图像进行预处理并读取数据集。随后，构建并配置DenseNet模型，设置训练和验证流程。最后，通过测试阶段验证模型性能，并提供了完整的代码实现。本文不仅涵盖了技术细节，还提供了实用的操作指南，适合初学者和有经验的研究人员参考。 ... [详细]

通过使用CIFAR-10数据集，本文详细介绍了如何快速掌握Mixup数据增强技术，并展示了该方法在图像分类任务中的显著效果。实验结果表明，Mixup能够有效提高模型的泛化能力和分类精度，为图像识别领域的研究提供了有价值的参考。 ... [详细]

在 PyTorch 的 `CrossEntropyLoss` 函数中，当目标标签 `target` 为类别 ID 时，实际上会进行 one-hot 编码处理。例如，假设总共有三个类别，其中一个类别的 ID 为 2，则该标签会被转换为 `[0, 0, 1]`。这一过程简化了多分类任务中的损失计算，使得模型能够更高效地进行训练和评估。此外，`CrossEntropyLoss` 还结合了 softmax 激活函数和负对数似然损失，进一步提高了模型的性能和稳定性。 ... [详细]

本文探讨了BERT模型在自然语言处理领域的应用与实践。详细介绍了Transformers库（曾用名pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）的使用方法，涵盖了从模型加载到微调的各个环节。此外，还分析了BERT在文本分类、情感分析和命名实体识别等任务中的性能表现，并讨论了其在实际项目中的优势和局限性。 ... [详细]

本文将深入探讨生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域的应用。作为该领域的经典模型，GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够高效地生成高质量的图像。本文不仅回顾了GAN的基本原理，还将介绍一些最新的进展和技术优化方法，帮助读者全面掌握这一重要工具。 ... [详细]

本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析，深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]

本文提供了PyTorch框架中常用的预训练模型的下载链接及详细使用指南，涵盖ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet、VGGNet等六大分类模型。每种模型的预训练参数均经过精心调优，适用于多种计算机视觉任务。文章不仅介绍了模型的下载方式，还详细说明了如何在实际项目中高效地加载和使用这些模型，为开发者提供全面的技术支持。 ... [详细]

在上一节中，我们完成了网络的前向传播实现。本节将重点探讨如何为检测输出设定目标置信度阈值，并应用非极大值抑制技术以提高检测精度。为了更好地理解和实践这些内容，建议读者已经完成本系列教程的前三部分，并具备一定的PyTorch基础知识。此外，我们将详细介绍这些技术的原理及其在实际应用中的重要性，帮助读者深入理解目标检测算法的核心机制。 ... [详细]

1.如何进行迁移 使用Pytorch写的模型： 对模型和相应的数据使用.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。 ... [详细]

本文探讨了如何在Python中通过特定的方法，为列表中的交替元素创建递增的模式，这对于数据处理和项目开发具有实际应用价值。 ... [详细]

本文深入探讨 C++11 中引入的 Lambda 表达式及其应用，以及如何利用函数包装器（Function Wrappers）实现更灵活的编程模式。通过具体示例，展示这些特性在实际开发中的优势。 ... [详细]

本文详细介绍了 C++ 编程语言中 String 和 Vector 的使用方法及特性，旨在帮助开发者更好地理解和应用这两个重要的容器。 ... [详细]

本文将详细介绍如何在Android平台上利用自定义View实现类似《黑客帝国》中的数字雨效果。通过实例代码，我们将探讨如何设置文字颜色、大小，以及如何控制数字下落的速度和间隔。 ... [详细]

Hibernate全自动全映射ORM框架，旨在消除sql，是一个持久层的ORM框架1）、基础概念DAO(DataAccessorOb ... [详细]

本文详细介绍了在Luat OS中如何实现C与Lua的混合编程，包括在C环境中运行Lua脚本、封装可被Lua调用的C语言库，以及C与Lua之间的数据交互方法。 ... [详细]