#!/usr/bin/env python
# -#-coding:utf-8 -*-
# author:魏兴源
# datetime:2021/10/20 20:14:13
# software:PyCharm
"""
模型1：Pytorch CNN 实现流程
1.图片数据处理，加载数据集
2.使得数据集可迭代（每次读取一个Batch）
3.创建模型类
4.
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2023-11-28 16:09:20
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一、基于tensorflow的vgg16：识别猫狗数据集1 import os, shutil
2 current_dir = (r"E:\人工智能\猫狗数据集\dogs-vs-cats") # 当前目录
3 current_dir[0]
4 base_dir = current_dir[0] + ':/人工智能/cats_dogs_small'
5 os.mkdir(base_dir)
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2024-03-29 12:32:30
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前言大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。注意事项：你的图片长宽可以不相等，设置好image_height和image_width即可。 如果图片大小不相等，可以使用change_size.p
# 实现“pytorch vgg16”的步骤
本文将指导你如何使用PyTorch实现VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像数据集 |
| 步骤三 | 数据预处理 |
| 步骤四 | 定义VGG16模型 |
| 步骤五 | 训
原创
2023-11-26 10:03:56
276阅读
目录 前言knn vs. svmsvm & linear classifierbias trickloss functionregularizationoptimization代码主体导入数据及预处理svm计算loss_function和梯度验证梯度公式是否正确比较运行时间svm训练及预测，结果可视化通过corss-validation来选定参数，结果可视化具体实现s
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2023-10-08 21:56:12
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目录什么是卷积神经网络？一、数据准备二、网络配置1. 定义网络2. 定义输入数据的格式3. 定义损失函数和准确率4. 定义优化方法三、模型训练＆评估四、模型预测五、完整代码 继上次使用神经网络实现手写数字识别后，这次来试试用卷积神经网络实现猫狗分类。什么是卷积神经网络？首先看看短视频大概了解一下什么是CNN(Convolutional Neural Networks)：从视频中得知，CNN和前面
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2024-03-19 13:53:18
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# 利用VGG16实现图片分类（PyTorch）
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的强大工具。VGG16是一种经典的CNN架构，因其出色的图像分类能力而被广泛应用。本篇文章将介绍如何在PyTorch框架中利用VGG16进行图片分类，并附带代码示例及数据可视化。
## VGG16简介
VGG16由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）于2014年提出
### VGG16模型源码解析
VGG16是一种经典的深度卷积神经网络模型，它由Oxford的Visual Geometry Group开发。VGG16在ImageNet数据集上取得了很好的性能，因此成为了许多计算机视觉任务的首选模型之一。在本文中，我们将深入探讨VGG16的PyTorch源码，并对其进行详细解析。
#### VGG16网络结构
VGG16网络结构非常简单，由13个卷积层和3
原创
2024-06-23 04:06:53
102阅读
# PyTorch VGG16预测教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“PyTorch VGG16预测”的整体流程。下表展示了实现该任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4 | 进
原创
2024-07-07 04:33:39
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# 如何使用 PyTorch 下载 VGG16
VGG16 是一种流行的深度学习模型，广泛用于计算机视觉任务。在 PyTorch 中，我们可以方便地下载和使用 VGG16 模型。本文将介绍如何实现这个过程，适合刚入行的开发者，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是使用 PyTorch 下载 VGG16 的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
简介本节主要是介绍我怎么用上一节实现的UNet进行训练，一共分成3部分进行说明。需要强调的是，本节中的数据集以及很多模型训练想法都是来自【Keras】基於SegNet和U-Net的遙感圖像語義分割，我主要的工作就是将keras的代码用pytorch进行了实现。在上面的链接里，该作者对他们设计模型以及数据处理进行了较为详细的介绍。刚开始我自己用pytorch实现了训练的模型，但是感觉并不是很好，主要
pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建一、本文所关注的内容二、时序数据与非时序数据的区别三、时序数据要不要设置`shuffle=True`四、`Dataloader`中的shuffle到底shuffle了什么。 一、本文所关注的内容本文主要聚焦以下几个问题：pytorch的Dataloader中设置shuffle=True的时候究竟打乱的是什么在构建时序数据的时候，可
实现Pytorch完成类别识别Object基本掌握使用pytorch框架进行神经
原创
2023-02-17 11:08:18
470阅读
一.简历文本标注数据的准备目标：把原始数据集转换为PaddleNLP支持的文本/文档抽取标注格式，为后续的模型微调做好准备。工具：Label Studio使用手册：applications/information_extraction/label_studio_text.md · PaddlePaddle/PaddleNLP - Gitee.comhttps://gitee.com/paddlep
# 如何实现 PyTorch 中 VGG16 预训练模型
在深度学习中，预训练模型是指在大规模数据集（如 ImageNet）上进行训练的模型，这些模型可以用来实现更高效的迁移学习。在 PyTorch 中，VGG16 是一个广泛使用的预训练模型。本文将详细介绍如何加载和使用 PyTorch 中的 VGG16 预训练模型，为你提供从基础到实现的完整指南。
## 任务流程
首先，我们列出实现 VG
图中绿色部分即指明了VGG16所采用的结构。我们针对VGG16进行具体分析发现，VGG共包含：13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3-XXX表示3个全连接层（Fully connected Layer）,分别用FC-XXXX表示5个池化层（Pool layer）,分别用maxpool表示其中，卷积层和全连接层具有权重系数，因此也被称为权重层，总数目为1
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2024-07-22 15:45:58
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# -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/26 # @Author : pistachio # @File : P29.py # @Software : PyCharm from keras.models import Sequential from ker ...
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2021-07-27 16:14:00
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2评论
# 实现 VGG16 PyTorch 预训练
## 介绍
在计算机视觉和深度学习领域，VGG16 是一种非常经典的卷积神经网络模型，由 Simonyan 和 Zisserman 在 2014 年提出。它在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能，并广泛用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，具有易用性和灵活性。在 PyTorch 中，我们可
原创
2023-10-05 15:43:47
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# 如何在PyTorch中下载VGG16模型
## 一、流程概述
在本篇文章中，我们将逐步学习如何在PyTorch中下载并使用VGG16模型。整个流程有以下几个步骤，具体如表格所示：
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------|---------------------------|-------
我们周围的图像有不同的纹理、图案、形状和大小。它们携带着大量的信息，这些信息很容易被人眼和大脑理解，但计算机却不太容易理解。图像分割是一个问题集，我们试图训练计算机理解图像，以便它们可以分离不同的对象并将相似的对象分组。这可以是类似像素强度或类似纹理和形状的形式。已经开发了许多算法并已用于分割图像。就像对象检测将对象分开一样，图像分割从不太相似的对象中识别出更多相似的对象。如果我们考虑基本聚类方法
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2023-10-10 07:28:09
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