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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 阅读全文
posted @ 2020-09-19 09:33 忽逢桃林 阅读(2006) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-15 08:33 忽逢桃林 阅读(1655) 评论(1) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-14 21:50 忽逢桃林 阅读(1169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-12 12:34 忽逢桃林 阅读(1462) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-09 10:59 忽逢桃林 阅读(654) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-08 14:44 忽逢桃林 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-07 13:54 忽逢桃林 阅读(863) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-05 08:38 忽逢桃林 阅读(1471) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-04 14:30 忽逢桃林 阅读(3773) 评论(2) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2020-09-03 13:54 忽逢桃林 阅读(3124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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