PyTorch杂谈01:官网demo & 视觉网络常用功能封装
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内容介绍readme
参考资料
PyTorch是一个简单易用的深度学习框架。
本文主要复现了PyTorch官网的一些常用demo,并修改demo,提供了一系列能方便移植到自己的图像分类任务并高效实用的解决方案。
github地址 |
https://github.com/itmorn/Official-Tutorials-PyTorch
内容介绍readme |
# z01_blitz 闪电战
z01_neural_networks.py #创建网络,创建张量,BP,调库BP
z02_research_on_BP_of_convolution.py #研究:卷积的梯度反向传播
z03_training_a_classifier.py #训练一个CIFAR10分类器(Lenet)
z04_training_a_classifier_on_gpu.py #在GPU上训练
z05_training_a_classifier_on_multi_gpus.py #多卡训练
z06_research_on_BP_of_pooling.py #研究:池化的梯度反向传播
# z02_torchvision_object_detection_finetuning_tutorial
z01_torchvision_object_detection_finetuning_tutorial.py #行人的目标检测和语义分割
# z03_transfer_learning_for_computer_vision_tutorial
z03_transfer_learning_for_computer_vision_tutorial.py #迁移学习做蜜蜂和蚂蚁分类
# z04_adversarial_example_generation
z04_adversarial_example_generation.py #对抗样本生成
# z05_DCGAN_tutorial
z05_DCGAN_tutorial.py #对抗神经网络
# z06_torchaudio_tutorial
z06_torchaudio_tutorial.py #音频的使用
# z07_cv #卷积网络
z01_Lenet.py
z02_Alexnet.py
z03_VGGnet.py
z04_Googlenet.py
z05_resnet.py
z06_densenet.py
z07_mnasnet.py
test_net.py #使用训练好的模型,做批量预测
参考资料 |
《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》_张平
https://pytorch.org/tutorials/