Advertisement

Python-Torch DANN

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Python-Torch DANN是一款基于PyTorch框架实现的领域适应算法库，专注于利用DANN（Domain Adversarial Neural Networks）技术解决数据分布差异下的模型泛化问题。 可运行的Python DANN模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python-Torch DANN
    优质
    Python-Torch DANN是一款基于PyTorch框架实现的领域适应算法库，专注于利用DANN（Domain Adversarial Neural Networks）技术解决数据分布差异下的模型泛化问题。 可运行的Python DANN模型。
     
  • WassersteinGAN的Python-Torch实现
    优质
    本项目提供了一个基于Python和PyTorch框架的Wasserstein GAN（WGAN）实现，包括权重 clipping、梯度 penalty 版本，适用于图像生成等任务的研究与应用。 Wasserstein GAN的Torch实现
     
  • Python 3.6 - torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个专为运行Python 3.6环境设计的预编译包，名为torch-1.10.0，适用于Linux系统的aarch64架构处理器。它提供了一系列用于深度学习研究和开发的功能。 下载TX2专用的torch包，CUDA版本为10.2，Python版本为3.6.9，Jetpack版本为4.6，最后选择安装PyTorch v1.10.0。官网半天下不下来，很难受。
     
  • 莫烦PYTHON——Pytorch篇：Torch与Numpy
    优质
    本教程为《莫烦Python》系列之一，专注于使用Pytorch进行深度学习编程。详细讲解了如何在Pytorch中运用Torch和Numpy库，助力初学者快速上手。 莫烦PYTHON——Pytorch——Torch 和 Numpy 1. Numpy array 和 Torch tensor 的转换 新建Python文件并输入以下代码： ```python import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = np.array(torch_data) ``` 2. Numpy 和 Torch 中的数学运算 2.1 abs 绝对值 2.2 三角函数 sin 2.3 mean 均值 2.4 矩阵乘法
     
  • Python 3.8 下编译 PyTorch 1.9 (torch-1.9)
    优质
    本教程详细介绍在Python 3.8环境下编译安装PyTorch 1.9的具体步骤和注意事项，帮助开发者解决环境配置中的常见问题。 使用Pytorch 1.9 和 Python 3.8 编译过程非常耗时。为了节省时间，我已经将编译出的包备份并准备分享给需要的人。
     
  • MTCNN_ torch
    优质
    简介：MTCNN_torch是基于PyTorch框架实现的多任务级联卷积神经网络库，主要用于人脸检测，支持快速准确地定位图像中的人脸及其关键点。 关于使用PyTorch实现的MTCNN模型的人脸检测方法，在一篇博客中有详细介绍。该文章讲解了如何利用深度学习技术进行高效准确的人脸识别与定位。通过阅读这篇教程，读者可以更好地理解并应用MTCNN算法来处理相关计算机视觉任务。
     
  • STL10.Torch: Torch 中的 STL10 数据集
    优质
    简介：STL10.Torch是Torch框架下的一个数据集模块，提供STL10数据集用于图像识别研究，包含约100,000张低重叠率的小型训练和测试图片。 直接从下载 STL10 数据集并将它们转换为 Torch 表格形式。根据 STL-10 格式，将数据写入三个文件：stl10-train.t7、stl10-test.t7 和 stl10-unlabeled.t7。每个文件的结构如下： 对于训练和测试文件： ``` th > stl10 = torch.load(stl10-train.t7) th > print(stl10) { data : ByteTensor - size: 5000 x3x96x96 label : ByteTensor - size: 5000 } ``` 对于未标记数据文件： ``` th > stl10 = torch.load(stl10-unlabeled.t7) th > print(stl10) { data : ByteTensor - size: N x3x96x96 } ``` 其中，N 表示未标记样本的数量。
     
  • 使用git克隆命令安装Torch: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive...
    优质
    本段教程将指导用户如何通过Git克隆命令安装Torch框架，包括具体命令及其参数说明，帮助开发者快速获取并配置好开发环境。 torch项目的完整代码备份在公司的服务器上无法使用git进行版本控制，因此将代码备份到了一个远程位置。如果需要获取代码，可以手动下载或者通过命令行工具（如scp或rsync）从指定的远程位置复制到本地机器。原链接中提到的克隆方式为：`git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive` ，但这个方法不适用于当前环境，请使用其他适合的方法获取代码备份。
     
  • torch-1.4.0.zip
    优质
    torch-1.4.0.zip 是PyTorch深度学习框架版本1.4.0的源代码压缩包，包含该版本的所有文件和更新。 1.4.0版打开index.html即可使用。