09 2020 档案
摘要：【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、NLP等多个学术交流分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。微信：cyx645016617. 参考目录： 本文的代码已经上传公众号后台，回复【PyTorch】获取。 1 PIL读取图片 想要把一个图
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摘要：【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。微信：cyx645016617. 参考目录： 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习，应该是让不少朋友对PyTo
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摘要：参考目录： 文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。我是炼丹兄，如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信：cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model scaling一直以来都是提高
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摘要：文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。我是炼丹兄，有什么问题都可以来找我交流，近期建立了微信交流群，也在朋友圈抽奖赠书十多本了。我的微信是cyx645016617，欢迎各位朋友。 参考目录： @ 上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念，希望大家可以在实际的任务中使用这种方法
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摘要：文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。我是炼丹兄，欢迎加我微信好友交流学习：cyx645016617。 @ 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构，所以本着本系列是给“小白”初学者学习的，所以
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摘要：参考目录： 这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学。 加减乘除就不多说了，+-*/ 1 矩阵与标量 这个是矩阵（张量
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摘要：文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。 上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。 参考目录： @ 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】 pytorch的默认整
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摘要：文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。有什么问题都可以咨询作者WX：cyx645016617。想交个朋友占一个好友位也是可以的~好友位快满了不过。 参考目录： 在这个文章中，主要是来做一下MNIST手写数字集的分类任务。这是一个基础的、经典的分类任务。建议大家一定要跟着代码做一做，源码已经上传到公众
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摘要：文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】。 有问题疑惑，或者想交流交朋友的可以加个人微信：cyx645016617 参考目录： 1 注释 在 Python 中，# 表示注释，作用于整行。 ''' ''' 或者 """ """ 表示区间注释，在三引号之间的所有内容被注释 【例子】单行注释 # 这是一个注
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摘要：文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】。欢迎关注支持原创 也欢迎添加作者微信：cyx645016617. 参考目录： 老样子，先看官方对torchvision.transforms的介绍： 这个Transforms是常见的图像的转换（包含图像增强等）， 然后不同的transforms可以通过Comp
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摘要：文章转载自微信公众号：机器学习炼丹术。欢迎大家关注，这是我的学习分享公众号，100+原创干货。 文章目录： 本文是对一些函数的学习。函数主要包括下面四个方便： 模型构建的函数：add_module,add_module,add_module 访问子模块：add_module,add_module,a
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摘要：文章目录： 1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。 CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive
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摘要：文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】。一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录： torchvision 官网上的介绍（FQ）：The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and co
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摘要：文章目录： 1 模型三要素 三要素其实很简单 必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module 在__init__(self)中设置好需要的组件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等 最后在forward(self,x)中用定义好的组件
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摘要：文章目录： 1 Dataset基类 PyTorch 读取其他的数据，主要是通过 Dataset 类，所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候，也会经常看到dataset这个东西的存在。Dataset类作为所有的 datasets 的基类存在，所有的 datasets
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摘要：文章目录： 1 任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务： 让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同取0，不同取1），以此类推。
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