發(fā)簡(jiǎn)信
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[PyTorch]遷移學(xué)習(xí)
背景預(yù)訓(xùn)練模型使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并非訓(xùn)練集，可能來(lái)自ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)等用于圖像分類(lèi)，像素語(yǔ)義分割，對(duì)象檢測(cè)，實(shí)例分割，人員關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和視頻分類(lèi)...
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[PyTorch]專(zhuān)項(xiàng) 輸出-模型存儲(chǔ)與加載
一、Python模塊 & data 二、建立模型 & 訓(xùn)練 print(model)模型：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) print(model.state_dict...
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[PyTorch]專(zhuān)項(xiàng) 輸入-數(shù)據(jù)加載
一、數(shù)據(jù)來(lái)源 原始數(shù)據(jù)來(lái)源：Kaggle python模塊 二、數(shù)據(jù)整理 transforms() transforms.Compose([ ]...
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[PyTorch]案例 fashion-MNIST(28*28像素圖)一、庫(kù)&數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介 樣本數(shù)：60,000樣本(圖片像素)：28*2810個(gè)類(lèi)別：0 T-shirt/top1 Trouser2 ...
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[深度學(xué)習(xí)]案例-情緒預(yù)測(cè)
一、模型的基本框架 __init__添加參數(shù)：+統(tǒng)計(jì)min_count+閾值polarity_cutoffpre_process_data只分析...
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[PyTorch]基礎(chǔ)大全 附案例-MINST(手寫(xiě)數(shù)字 28*28像素圖)一、深度學(xué)習(xí)框架 Caffe Caffe2 Chainer CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit) Deeplear...
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[深度學(xué)習(xí)]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論緒論：背景 分類(lèi)：Logistic回歸one-hot Encoding本質(zhì)：連續(xù)的值映射到0-1之間(相當(dāng)于概率化)? 核心：梯度下降 一、基本...
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[可視化]匯總：圖形屬性設(shè)置一、plt: matplotlib.pyplot 整個(gè)圖像為一個(gè)figure對(duì)象，在figure對(duì)象中可以包含一個(gè)或者多個(gè)axes，每個(gè)axes...
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[可視化]拓展：應(yīng)用1 函數(shù)：頻數(shù)折線圖 2 plt.scatter沒(méi)有jitter屬性 【具體應(yīng)用】 1. 繪制數(shù)學(xué)函數(shù) 金融學(xué)圖表2.1）燭柱圖 2.2）3D繪...