pytorch 参考链接: https://pytorch.org…

1. <动手学深度学习> 由于新型非典型肺炎扩散,上班日期挪到2.10 日了,在家比较无聊决定了解一下深度学习. 在github 上找到一个资源,可以动手学深度学习,便打算按照这本书的内容学习一下, https://github.com/d2l-ai/d2l-zh http://zh.d2l.ai PyTorch 版本:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch 2. 环境搭建 这本书中详细描述了如何搭建环境获取代码: http://z…

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/319 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 当今的很多AI算法落地,我们都需要依赖特定的机器学习框架,现在比较热门的 AI 工具库如 TensorFlow 和 PyTorch 都出自大厂,并且有很好的生态和资源,借助它们我们可以很…

一.下载 git clone https://github.com/fastai/fastai.git 或者直接下载下来 二.安装pytorch 去官网安装建议安装即可 https://pytorch.org 如果下载失败,去这里 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 三.解决错误 教程中有import fastai 模块,不需要pip安装,源码中提供了,把 fastai 文件夹加入到路径下即可:…

1.首先对给的数据进行划分,类型为每个类单独放在一个文件夹中 import json import shutil import os from glob import glob from tqdm import tqdm # 此文件的作用是创建每个类的文件夹,以及根据给出来的Json中已经做好的分类,对数据进行对号入座划分. # 加载json文件得出一个字典,然后根据Key值来提取每个文件到相应的文件夹中,(注意去除了不合理数据) try: for i in range(0,59): os.mk…

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-09-5 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型,并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上. 链接:http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub:https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库,构…

本章承接上一篇的手写数字识别,利用训练好的模型,结合pyqt画板,实现简易手写输入法,为"hello world"例子增添乐趣. pyqt是开发图形界面的框架,可以百度查找相关资料了解安装及基础方法,我搭建的环境是pycharm+pyqt5+qtdesigner,配置好之后的界面长这样: 在左边的项目中右键某个文件,也可以打开qt菜单 具体怎么画界面不展开了,直接看下代码: # coding: utf-8 from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5…

登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目 启动项目并进入控制台 下载 Anaconda3/Miniconda3 安装脚本 安装在 ~/work/*conda3 目录 输入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate 进入 conda 环境 安装自己心仪的框架如 tf 和 torch,一切命令从控制台运行,自带的 jupyter 界面当摆设就好,或者当一个好看的命令行用也可以 注:想挖矿可以试试,反正我每次挖矿都被杀,估计有检测…

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor…