1、 训练数据准备 所有数据均放置于Sample\Build\下，其中Build为数据类型，根据自己需要进行修改，本示例数据为512*512大小GF2建筑，训练数据按照: Sample\Build\train\ IMG_T1 -----------------------\ IMG_LABEL -----------------\val\ IMG_T1 -----------------------\IMG_LABEL 2、 训练参数设置 参数和运行皆在dp0_train.py中，主要参数包括： （1） num_epochs，训练批次 （2） learning_rate，学习率 （3） dataset，步骤一自己构建的数据集名称 （4） band，输入数据通道数（波段数） （5） n_class, 模型输出通道数（类别） 3、 训练模型位置 模型结构放与net文件中，生成模型文件pt位于Checkpointspath\ 4、 预测使用 填写参数 Checkpointspath，模型位置名称 Dataset，待预测数据文件夹 Outputpath，输出数据文件夹

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（spectrogram），这个模型使用的声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

深度情感：使用注意卷积网络的面部表情识别 这是研究论文“的PyTorch实现 [注意]这不是官方执行文件 建筑学 基于注意力卷积网络的端到端深度学习框架 通过空间变压器网络添加注意机制 数据集 先决条件 要运行此代码，您需要具有以下库： 火炬> = 1.1.0 火炬视觉== 0.5.0 OpenCV tqdm 皮尔 该存储库的结构 该存储库的组织方式为： 此文件包含数据集和训练循环的设置。 此文件包含用于评估测试数据模型和网络摄像头实时测试的源代码。 此文件包含模型类 此文件包含数据集类 此文件包含数据集的设置 用法 DeepLearning_by_PhDScholar创建的超酷视频，介绍如何使用此实现。 资料准备 从Kaggle下载数据集，然后将train.csv和test.csv解压缩到./data文件夹中。 怎么跑 设置数据集 python main.py [-s

利用GAN的思想，进行数字对抗样本生成，以LeNet作为图像分类模型，LeNet是一个小型的神经网络结构，仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题，如手写数字识别。 (步骤1)用LeNet网络完成手写数字识别任务。 (步骤2)利用对抗样本工具包生成针对该网络的对抗样本。 整体包括一下部分 步骤1：用`LeNet网络`完成手写数字识别任务。 LeNet 网络 数据集的下载和预处理 Image displaying pytorch 搭建LeNet LetNet 训练 超参数的设置 训练及测试模型 可视化误差曲线，准确率曲线 结果可视化，查看每一类的准确率 模型的保存与加载 步骤2：生成针对该网络的对抗样本。 威胁模型 快速梯度符号攻击 定义扰动上限 epsilons 被攻击的模型 FGSM 攻击方式 测试函数 启动攻击 对抗结果 准确性 vs Epsilon 样本对抗性示例

我就废话不多说了，直接上代码吧！ import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd import Variable ''' pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题，假设加上背景类别共有6个类别 ''' def compute_class_weights(histogram): classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32) normHist =

LeNet的pytorch实现，包括MNIST和FashionMNIST两种数据集

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（melspectrogram），这个模型使用的梅尔谱图（melspectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

PyTorch implementation of 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（spectrogram），这个模型使用的声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（melspectrogram），这个模型使用的梅尔谱图（melspectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch