前言最近在学习CNN 图像分割相关内容，接触到了UNet 网络，UNet是一个很经典的网络，因其结构像字母U得名，对于一般的图像分割有显著的效果。UNet的网络结构是一个U形结构，左半边是Encoder，右半边是Decoder。Encode部分，下采样不断的增大channel，宽高减半，并提取图像的特征，但是丢弃了图像的位置信息。Decoder 上采样，upconvolution，融合下采样的图像
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2024-05-13 17:53:27
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目录1.启动anaconda2.执行3.创建沙盒环境4.激活环境5.准备在虚拟环境中安装库6.下载pytorch7.使用上交镜像8.在镜像中安装pytorch9.检查安装结果10.安装opencv和tifffile库11.安装git和matplotlib12.初步测试demo13.执行测试demo14.下载数据集15.执行训练1.启动anaconda如下图所示：可以注意到，有一个有PowerShe
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2023-09-28 22:20:48
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Pytorch搭建ResNet1、网络架构ResNet的网络架构这里就不做过多解释，论文原文网络结构如下图2、环境搭建pytorch版本：1.10.2python版本：3.6.15pytorch的安装教程可以参照pytorch的安装和入门使用3、模型搭建3.1 定义ResNet[18,34]基础残差块BasicBlockexpansion用来区分残差结构中不同层卷积核的个数，（50，101，152
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2023-09-06 16:40:39
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通过阅读本文，你将:1.完成ResNet基本的block的构建。2.将这些blocks组合到一起并完成训练一个基本的网络来完成图片分类任务。首先加载需要的packages：import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from resnets_utils import *
from torch.utils.data
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2023-09-17 21:17:58
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文章目录前言Unet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的Unet模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测 前言Unet是一个优秀的语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似。Unet可以分为三个部分，如下图所示：第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得
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2023-10-10 11:10:44
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鄙人刚接触目标检测，将自己的心得体会写出来，希望对大家有帮助 文章目录一.说在前面二.实验步骤
1.搭建实验环境2.数据集的标注与划分3.使用YOLOV5训练自己的目标检测模型三.参考文章 一.说在前面本实验采用Anaconda+cuda11.5+cudnn8.3+pycharm+pytorch1.11，叙述较为详细，适合新手操作。（本人电脑为荣耀magicbook16pro，显卡为rtx
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2024-01-22 22:12:07
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前言经过前几期的铺垫，已经将项目运行所需要的软件以及一些必要配置准备完毕，是时候去引进一些项目运行了。由于本人对目标检测比较感兴趣，所以此次引进的项目正是关于yolov5模型的目标检测。项目的源码来自于大佬Bubbliiiing，个人觉得他写的代码对于小萌新而言简直不要太友好。有感兴趣的小伙伴可以进他的博客去学习，里面大多是关于目标检测的各种项目，一路跟下去肯定受益匪浅。1.项目的引进本次引进的项
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2024-05-13 11:44:41
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一、安装Anaconda或Miniconda二、安装CUDA三、安装cuDNN四、安装Python五、安装Yolov5环境1、下载Yolov5 5.0源码压缩包2、解压并打开requirements.txt3、安装Pytorch4、安装其他依赖项5、下载权重六、运行Yolov5附录一 下载安装Pytorch附录二 下载安装torchversion 这已经是目标检测第5步了，本篇文章的前四
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2024-01-06 19:15:03
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ResNet34的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet34网络 ResNet50的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet50网络 ResNet101、ResNet152的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet101、ResNet152网络ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：这里并未采用Ba
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2023-11-03 19:25:43
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配置YOLOv5环境配置准备工具1.Anaconda2.git3.当然是必须滴步骤一: Anaconda创建虚拟环境并完成pytorch的安装1.安装Anaconda2.打开命令窗口(cmd)创建新环境3.输入conda create -n Torch python==3.9 推荐python版本为3.94.去pytorch官网安装pytorch库注意: CPU版本的直接下载即可,
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2023-12-15 20:26:50
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作者：Venkatesh Tata编译：ronghuaiyang生成对抗网络的一篇实践文章，使用PyTorch，用很简单的代码搭建了一个GANs，非常通俗易懂。我们创建了一个生成对抗网络，可以生成显示世界中没有的鸟。这些鸟都是通过GANs生成的。在我们实际创建GAN之前，我们先看看GANs背后的思想。GANs是Ian Goodfellow发明的，他在斯坦福获得了本科和硕士学位，在蒙特利尔大学获得了
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2023-11-13 21:23:49
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本文链接 系列文章导读：本系列文章 《深度学习环境搭建、配置及使用》 主要介绍了自己使用服务器进行管理和科研的一点心得，即：如何搭建和配置深度学习环境，普通用户可以自由切换多版本CUDA、cuDNN版本，自由组合创建不同版本的Tensorflow、PyTorch等深度学习环境。本文摘要：本文是系列文章《深度学习环境搭建、配置及使用》的第二部分的上半部分，主
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2024-07-22 12:48:31
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文章目录1、YOLOv5的介绍2、 YOLOv5官方模板的使用第一步，搭建pytorch环境，配置相关的工具包安装package的几点注意：第二步，在pytorch环境下，预训练模型和测试3、使用自己的数据集训练神经网络第一步，对需要识别的物体进行标注第二步 训练神经网络第三步，训练结果 1、YOLOv5的介绍一、YOLOv4到YOLOv5 最初是希望参考YOLOv4进行目标的检测，希望使用深度
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2024-01-11 06:57:04
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# 搭建 PyTorch 框架：从基础到实战
PyTorch 是一个开源的机器学习框架，被广泛应用于深度学习研究和工业界。本文将介绍如何搭建 PyTorch 框架，并通过代码示例帮助您更好地理解 PyTorch 的操作。
## 1. 什么是 PyTorch
PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究小组开发的，它以动态计算图和高效的 GPU 支持而闻名。PyTorch 提供了强大
# 利用PyTorch搭建LSTM神经网络
在深度学习中，长短时记忆网络（LSTM）是一种特别有效的递归神经网络（RNN），广泛应用于时间序列预测、自然语言处理和其他序列数据的分析中。本文将介绍如何使用PyTorch搭建一个简单的LSTM模型，帮助大家理解LSTM的基本概念和应用。
## LSTM的基本原理
LSTM是一种特殊的RNN，通过引入“记忆单元”，可以有效地处理长距离的依赖关系。L
背景论文地址：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 代码地址：GitHub（非官方） 谷歌人脸检测算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 数据集上准确度达到
# Pytorch RNN 搭建
在深度学习中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种非常常用的模型，特别适用于处理序列数据。Pytorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和接口来搭建和训练神经网络模型。本文将介绍如何使用Pytorch来搭建一个简单的RNN模型，并通过代码示例演示整个过程。
## 状态图
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原创
2024-02-23 06:10:46
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# 使用PyTorch搭建图卷积网络（GCN）
图卷积网络（GCN）是一种用于图结构数据分析的深度学习模型。它通过图的结构信息在节点之间传播特征，广泛应用于社交网络、推荐系统和生物信息学等领域。本文将介绍如何使用PyTorch实现GCN，并附带相应的代码示例，同时对GCN的基本原理进行简单讲解。
## GCN的原理
GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新节点自身的特征。具体而言，对于
# 如何搭建AlexNet模型
## 一、整体流程
下面是搭建AlexNet模型的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------------ |
| 1 | 安装PyTorch |
| 2 | 导入相关库 |
| 3 | 定义AlexNe
原创
2024-06-12 06:12:37
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搭建PyTorch环境
在这个博文中，我们将详细探讨如何搭建PyTorch环境。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，具备灵活性和易用性。通过本文，您将获得搭建PyTorch环境的清晰步骤，以及解决可能出现问题的指南。
## 环境准备
搭建PyTorch环境，需要满足一定的软硬件要求。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10（64位）/ Ubuntu 18
