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Pytorch 实例
"相关结果机器学习工作坊 | 计算机视觉：用 PyTorch 做宠物脸识别
机器学习工作坊 | 计算机视觉：用 PyTorch 做宠物脸识别计算机视觉学习资料：https://aka.ms/Learn.CV计算机视觉是人工智能最常用的场景，你可以将计算机视觉应用在图像分类，图像识别，人脸识别等多种场景。 想象这样一个场景 ...
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PyTorch入门代码精讲 二分类问题实战 多层感知器 PyTorch深度学习 PyTorch实战
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绝对干货!花两个小时就能学透的【生成对抗网络GAN——原理+实战+论文解读】，基于Pytorch与Tensorflow不同框架实例分享。收藏就是血赚!人工智能
很多粉丝反映网上的资料太杂太乱，所以给大家整理了一份深度学习神经网络+CV计算机视觉学习资料包，内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架源码资料；OpenCV、YOLO物体检测实战项目、计算机视觉等视频和资料以及深度学习书籍~ 在网盘里排列的非常干净整齐 ...
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【保姆级教程】最详细的anaconda pytorch安装教程!看完就能入门深度学习!anaconda环境配置与使用/深度学习/计算机视觉anaconda下载3
最详细简洁的anaconda＆pytorch安装教程，看完就能入门深度学习
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【子豪兄Pytorch】二十分钟搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集时尚物品
本课，你将通过业界知名的深度学习框架pytorch搭建四层全连接神经网络，分析Fashion-MNIST数据集中的六万张训练集图片和一万张测试集图片，观察训练误差和验证误差随训练代数提高的变化。 首先搭建普通的四层全连接神经网络，训练后发现过拟合明显。 通过Dropout方法，减少过拟合。 你将掌握图像多分类、准确率与误差分析、搭建全连接神经网络并通过Adam算法进行梯度下降训练，最重要的是，熟悉pytorch这一简洁明快的深度学习工具。 Github：zihaopytorch
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Yolov4视频检测实例
这是一个基于pytorch搭建的yolov4物体检测模型，原模型地址： https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4 我改编了部分code使其速度更快。 运行inference平台：i5-9400+gtx 2060(输入size：416x416） 视频素材也是在b站找的：https://www.bilibili.com/video/BV1ab411y7w7?t=919
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