Pytorch数据集读取transforms定义模型保存加载模式cudaTensor运算改变形状操作常用操作梯度优化自定义激活函数和梯度计算数据集transform损失函数可视化loss优化optimizer学习率调试查看model错误总结Tensor 数据集trainloader=torch.utils.data.DataLoader(Dataset类)读取ImageFolder假设所有的文件
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2024-09-11 15:30:29
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# PyTorch 实际案例：图像分类基础
深度学习正在改变我们的生活，其中图像分类是一个广泛应用于计算机视觉的重要任务。本文将介绍一种使用 PyTorch 框架进行图像分类的基础案例，并附上完整的代码示例。
## 什么是 PyTorch？
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 人工智能研究所开发。它以其动态计算图和易用性而受到广泛欢迎，特别适合于研究和开发。
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一、anaconda下载及安装下载地址：进入anaconda官网，Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform下载完成后点击安装就可以，具体操作如下： 第一个选项建议也勾选上，会在系统自动配置anaconda的环境。安装结束后，查看自己电脑环境变量是否配置成功，右击此电脑=》属性=》高级系统设置
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2024-01-09 17:29:49
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文章目录一、导入数据1. 获取类别名字2. 加载数据文件3. 划分数据二、自建模型三、模型训练1. 优化器与损失函数2. 模型的训练四、结果分析 大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-
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2023-11-01 17:31:52
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# OCR文字识别 CRNN案例（基于PyTorch）
## 引言
光学字符识别（OCR）是将文档图像中的文字内容提取为可编辑文本的技术。随着深度学习的发展，使用循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）结合的模型，特别是CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network），在OCR任务中表现出了优越的性能。本文将使用PyTorch框架进行一个简单的OC
原创
2024-09-28 05:59:46
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1.学习内容：文字识别算法总结1.CTPN2.CNN+RNN3.CNN+STN+RNN算法汇总先介绍CNN+RNN文字识别#CNN+RNNfrom tensorflow.keras import backend as Kfrom tensorflow.keras.models import *from tensorflow.keras.layers import *import tensorflo
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2023-09-15 21:52:12
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目录综述推荐网址Python 现有模块综述本文目的是为了总结OCR各类技术的发展，从搜集资料到整理，可以看出OCR技术目前的一个大致发展趋势。目前还处于随时添加状态，敬请期待！【更新时间】2019年9月26日【很好的参考资料】这个GitHub收集了文本检测、文本识别、端到端的论文以及部分开源代码，很好的学习资料！1 OCR的应用场景 目前OCR的应用场景主要分为以下三个方面：
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2023-10-09 00:09:54
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# 使用PyTorch进行OCR识别的完整指南
## 概述
光学字符识别（OCR）是一种将打印或手写文本转换为机器可读文本的技术。随着人工智能的发展，使用深度学习框架，如PyTorch，来实现OCR变得越来越普遍。本文旨在指导初学者实现OCR识别的基本流程，使用PyTorch进行模型训练和预测。
## 流程概述
在开始实现OCR之前，我们首先列出实现的基本步骤和需要的组件。同时，使用表格展
# PyTorch 工业 OCR 的基础与实践
光学字符识别（OCR）是将文档中的文本信息数字化的重要技术，广泛应用于各种工业场景。随着深度学习的发展，使用 PyTorch 等框架进行 OCR 任务变得越来越普遍。在这篇文章中，我们将探讨 PyTorch 工业 OCR 的基本概念，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是 OCR？
OCR 的基本功能是识别并转换图像中的文本信息。在工业应用中
# PyTorch实现OCR教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现OCR的流程。下面是一个简单的表格展示了每个步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| OCR : 实现
```
| 步骤 | 操作 |
|--------------|------------------------
原创
2024-03-30 05:13:50
310阅读
# 使用 PyTorch 实现 OCR 模型并导出为 ONNX 格式
在当今的深度学习领域，OCR（光学字符识别）是一个重要的应用，可以让计算机读取和理解扫描或拍摄的文本。Python 的 PyTorch 库为我们提供了强大的工具来实现这一目标。在本教程中，我们将通过几个简单的步骤，教你如何实现一个基本的 OCR 模型，并将其导出到 ONNX（开放神经网络交换）格式进行进一步的使用。
## 整
原创
2024-08-13 09:03:12
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# Pytorch OCR模型
在计算机视觉和人工智能领域，光学字符识别（OCR）是一个非常重要的任务。Pytorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，可以用来构建强大的OCR模型。本文将介绍如何使用Pytorch构建一个简单的OCR模型，并演示如何使用该模型进行文本识别。
## OCR模型的构建
首先，我们需要定义一个基本的OCR模型，这个模型可以接受输入的图像，并输出识别到
原创
2024-05-02 03:23:36
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# 使用PyTorch实现OCR（光学字符识别）
光学字符识别（OCR）是一种将图像或扫描文档上的文字转换为机器可读文本的技术。随着深度学习的快速发展，基于神经网络的OCR系统已经成为研究的热点之一。本文将介绍如何使用PyTorch来实现一个简单的OCR模型。
## OCR工作流程
OCR的基本流程可以分为以下几个步骤：
1. **数据收集**：获取图像数据集。
2. **数据预处理**：
文章目录0. 前言1. Setup2. 点对点通信3. Collective Communication4. 分布式训练5. 进阶内容5.1. 通信后端5.2. 初始化方法 0. 前言官方链接中文翻译本文目标：过一遍pytorch中的distributed相关API1. Setuptorch.distributed 与 torch.multiprocessing两者应该都提供了方法，可以令任意两
# 使用 PyTorch 实现 OCR 识别的基础介绍
光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）是一种将印刷或手写文本转换为可编辑文本的技术。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，使用 PyTorch 实现 OCR 成为研究和开发中的热门方向。本文将介绍如何利用 PyTorch 进行 OCR 识别，提供一个简单的代码示例，并展示项目的甘特图。
## 准备
原创
2024-09-17 05:02:50
157阅读
# OCR模型在PyTorch中的实现
光学字符识别（OCR）是一项重要的技术，用于将印刷或手写的文本转换为机器可读的文本。随着深度学习的迅速发展，OCR技术的性能获得了显著提升。在这篇文章中，我们将介绍如何利用PyTorch构建一个简单的OCR模型，并提供代码示例。
## OCR的基本原理
OCR模型通常由两个主要部分组成：特征提取和字符分类。特征提取阶段可以使用卷积神经网络（CNN）来获
原创
2024-10-30 03:19:27
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我在基于原作者的基础上进行代码的说明。一，数据集数据集是这样的纸条：分辨率都是 32x280索引文件是这样的：左边表示训练图片的地址，右边表示训练图片的label，即图片上写着什么字。字典：要识别文字的话，那必不可少的就是字典文件了，字典文件里面每行一个汉字，这份代码提供的字典文件一共有5990个汉字，所以有5990行。简图如下：(字典文件名字：char_std_5990.txt)二，大体流程：1
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2023-12-05 19:50:43
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pytorch torchvision.transforms.RandomResizedCrop 方法解读1. 包含功能：(1) Crop：随机大小和随机宽高比的裁剪，且随机的范围可以指定。(2) Resize： Resize到指定的大小。先进行随机大小和随机宽高比的Crop操作，再对Crop出来的区域进行Resize操作。2. 参数介绍下面使用的元组不是指的Python的tu
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2023-12-04 13:14:36
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一、优化器基本使用方法建立优化器实例循环：
清空梯度向前传播计算Loss反向传播更新参数示例：from torch import optim
input = .....
optimizer = optim.SGD(params=net.parameters(), lr=1) # 优化器实例
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
output = net(input)
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2023-08-22 20:02:14
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MongoDB 是一种面向文档的 NoSQL 数据库，它采用的是分布式文件存储方式，支持海量数据的存储和高并发的访问请求。以下是 MongoDB 的工作原理和最有意义的优化方案：工作原理MongoDB 采用的是分片架构，将数据存储在多个节点上，通过分片键将数据划分到不同的节点中。在 MongoDB 中，一个分片可以包含多个副本集，每个副本集由一个主节点和多个从节点组成。当用户向 MongoDB 发
