PyTorch 第5页

PyTorch样式转移的特征提取实例

将图像加载到内存中后, 我们将实现样式转换。有必要将图像的样式与内容分开, 以实现样式转换。之后, 还可以将一个图像的样式元素转移到第二个图像的内容元素。这个过程主要是使用标准卷积神经网络的特征提取完成的。然后操纵这些特征以提取内容信息或...

本文概述神经网络和深度学习神经网络神经网络的优势神经网络的缺点深度学习是机器学习中使用的一组算法。它是基于人工神经网络的机器学习方法的一部分。学习可以是有监督的, 无监督的或半监督的。深度学习架构(即深度神经网络, 递归神经网络和...

反向传播是神经网络的重要概念之一。我们的任务是最好地对数据进行分类。为此, 我们必须更新参数和偏差的权重, 但是如何在深度神经网络中做到这一点呢？在线性回归模型中, 我们使用梯度下降来优化参数。同样, 在这里, 我们也使用使用反向传播的梯度...

以前, 我们看到模型准确性有了显着提高。我们的模型已经过有效训练, 可以对训练数据进行分类。验证数据不能很好地推广解决过度捕捞问题。现在, 让我们讨论另一种改善模型训练过程的技术。此技术称为数据增强。这是我们为模型创建新数据以在训练过程中使...

还有另一种查找预测的方法。在上一节中, 我们使用forward()和实现线性模型来找到预测。此方法非常有效且可靠。很容易理解和实施。在”定制模块”中, 我们使用类创建一个定制模块, 它是init()和forward...

通过将两个线性模型与一些方程, 权重, 偏差和S形函数相结合, 我们发现了一个非线性模型。让我们开始更好的说明, 并了解神经网络和深度神经网络的体系结构。让我们看一个例子, 以更好地理解和说明。假设有一个线性模型, 其线表示为-4...

我们使用了深度神经网络对无尽的数据集进行分类, 结果发现它无法最好地对数据进行分类。当使用深度神经网络时, 模型的准确性不足, 模型可以改进。借助卷积神经网络将实现这一改进。让我们开始实现用于图像识别的卷积神经网络。有以下步骤来实现CNN...

本文概述卷积层大步前进填充池化层全连接层卷积神经网络是神经网络中进行图像分类和图像识别的主要类别之一。场景标记, 物体检测和面部识别等是卷积神经网络广泛使用的一些领域。 CNN将图像作为输入, 将其分类并按特定类别(例如狗, 猫...

本文概述矩阵或张量张量运算变量和梯度必须了解使用PyTorch所需的所有基本概念。 PyTorch完全基于张量。张量具有要执行的操作。除此之外, 执行任务还需要其他许多概念。现在, 逐一理解所有概念, 以深入了解PyTorch。 ...

本文概述图片载入图像转换绘制图像导入所有必需的库并将VGG-19添加到我们的设备后, 我们必须将图像加载到要申请样式转移的内存中。我们有一个内容图像, 样式图像和目标图像将是这两个图像的组合。并非每个图像都需要具有相同的大小或像素。...