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深度学习 第29页

PyTorch中的样式传输实例图解-srcmini

PyTorch中的样式传输实例图解

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在本主题中, 我们将实现一个基于深度神经网络的人工系统, 该系统将创建高感知质量的艺术图像。该系统将使用神经表示来分离, 重新组合任意图像的内容和样式, 从而为创建艺术图像提供一种神经算法。 神经样式转移是一种以另一种图像样式生成图像的方法...

PyTorch实战:图像识别的神经网络验证-srcmini

PyTorch实战:图像识别的神经网络验证

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在训练部分, 我们在MNIST数据集(无尽数据集)上训练了我们的模型, 它似乎达到了合理的损失和准确性。如果该模型可以利用它所学的知识并将其概括为新数据, 那么它将是其性能的真实证明。这将通过以下步骤完成: 步骤1: 我们将在训练部分创建的...

PyTorch高阶:卷积神经网络模型的验证(图解)-srcmini

PyTorch高阶:卷积神经网络模型的验证(图解)

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在训练部分, 我们在MNIST数据集(无尽数据集)上训练了CNN模型, 它似乎达到了合理的损失和准确性。如果模型可以利用它学到的知识并将其自身概括为新数据, 那么它将是其性能的真实证明。这将以与上一个主题相同的方式进行。 步骤1: 我们将在...

PyTorch实战:卷积神经网络模型的训练

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在最后一个主题中, 我们实现了CNN模型。现在, 我们的下一个任务是训练它。为了训练我们的CNN模型, 我们将涉及CUDA张量类型, 该类型将实现与CPU张量相同的功能, 但它们可用于计算。 有以下步骤来训练我们的CNN模型: 步骤1: 在...

PyTorch LeIF模型对CIFAR-10数据集的Pytorch测试

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本文概述 图像转换部分的更改 实施, 培训和验证部分的更改 测试部分的更改 完整的代码 在上一个主题中, 我们发现带卷积神经网络的LeNet模型能够对MNIST数据集图像进行分类。 MNIST数据集包含作为灰度图像的图像数量, 但是在CHI...

在PyTorch中测试深层神经网络(图解)

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我们将使用精确的决策边界来绘制数据集, 这将区分我们的分类结果。在此, 我们还将测试模型。可以通过以下步骤来训练我们的模型: 步骤1: 第一步, 我们定义一个函数plot_decision_boundary(), 其中包含两个参数, 即训练...

PyTorch样式转移的优化过程(图解)

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本文概述 优化的迭代过程 绘制内容, 样式和最终目标图像 完整的代码 我们拥有所有三个图像, 现在, 我们可以执行优化过程。要执行优化过程, 我们必须执行以下步骤: 步骤1: 第一步, 我们定义一些基本参数, 这些参数可以帮助我们直观地了解...

PyTorch中的MNIST图像识别数据集(带实例)-srcmini

PyTorch中的MNIST图像识别数据集(带实例)

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在本主题中, 我们将讨论一种在图像识别中使用的新型数据集。该数据集称为MNIST数据集。 MNIST数据集可以在网上找到, 并且本质上只是各种手写数字的数据库。 MNIST数据集包含大量数据, 通常用于证明深度神经网络的真正功能。 假设我们...