TextCNN Pytorch实现中文文本分类 论文 参考 依赖项 python3.5 pytorch == 1.0.0 torchtext == 0.3.1 jieba == 0.39 词向量 （这里用的是Zhihu_QA知乎问答训练出来的单词Word2vec） 用法 python3 main.py -h 训练 python3 main.py 准确率 CNN-rand随机初始化嵌入 python main.py Batch[1800] - loss: 0.009499 acc: 100.0000%(128/128) Evaluation - loss: 0.0000

用pytorch实现基于迁移学习的图像分类代码，并在猫狗数据集上进行训练和预测。 教程见 https://adrianna.blog.csdn.net/article/details/105126368 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog/data

Graph_Matching_Network-Pytorch 图匹配网络的Pytorch实现

今天小编就为大家分享一篇pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一个简单的PyTorch实现生成式对抗网络，专注于动画脸部绘图。A simple PyTorch Implementation of Generative Adversarial Networks, focusing on anime face drawing。

接触pytorch一天，发现pytorch上手的确比TensorFlow更快。可以更方便地实现用预训练的网络提特征。 以下是提取一张jpg图像的特征的程序： # -*- coding: utf-8 -*- import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image features_dir = './featur

Pytorch实现“关系推理的简单神经网络模块”(Relational Networks)

pointnet.pytorch, "pointnet"的pytorch实现 PointNet.pytorch这里 repo 是pytorch中 PointNet ( https://arxiv.org/abs/1612.00593 )的实现。 模型在 pointnet.py 中。下载数据并运行bash

用PyTorch实现Faster RCNN

使用yolov4训练自己的目标检测模型，具体教程参考https://blog.csdn.net/weixin_43220532/article/details/115906274