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PyTorch实现的FCN_fcn_pytorch_FCN模型_pytorch_FCN复现

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本项目基于PyTorch框架实现了经典的全卷积网络（FCN）模型，并提供了详细的代码和文档以帮助研究者理解和重现该模型。 使用Python语言和PyTorch框架简单地复现FCN模型，并用包含100个书包图片的数据集对其进行分类。

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  • PyTorch实现的FCN_fcn_pytorch_FCN模型_pytorch_FCN复现
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    本项目基于PyTorch框架实现了经典的全卷积网络（FCN）模型，并提供了详细的代码和文档以帮助研究者理解和重现该模型。 使用Python语言和PyTorch框架简单地复现FCN模型，并用包含100个书包图片的数据集对其进行分类。
     
  • KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现
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    KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。 电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。 知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。
     
  • PyTorch-UNet: PyTorch中的UNet模型实现-https
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    PyTorch-UNet是一款在PyTorch框架下实现的经典卷积神经网络模型UNet的开源项目。它专为图像分割任务设计，提供高效且灵活的代码结构，适用于医疗影像分析等多种应用场景。 U-Net-PyTorch实施 这是一种流行的图像分割网络的实现方式。它非常稳定且可配置，并已在多个数据集中使用，作为几个项目的一部分。 更新：现在支持基于3-D卷积的分段。 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量问题），并且ReLU激活函数被替换为LeakyReLU，因为它在最近的工作中得到了更广泛的应用。 安装 您可以将此软件包安装到本地Python环境中，并将其作为模块导入项目中。 步骤如下：首先克隆此存储库至您选择的文件夹内。然后进入该目录并按照以下命令安装依赖项： ``` cd pip install -r requirements.txt ```
     
  • 基于PyTorch的Bert模型实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT，并在此基础上进行微调和应用开发。 基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务，如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件：PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息；MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系；PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力；TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示；SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息；PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。
     
  • 利用Pytorch实现LSTM模型
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    本项目使用Python深度学习库PyTorch构建并训练了长短期记忆网络(LSTM)模型，旨在探索序列数据预测的有效性。 使用Pytorch实现LSTM，并且代码中有详细的注释参考了李沐老师的深度学习课程。
     
  • 利用PyTorch实现GRU模型
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    本项目采用PyTorch框架构建并训练了GRU（门控循环单元）模型，旨在解决序列数据预测问题，展示了如何使用Python进行深度学习实践。 基于Pytorch实现GRU模型涉及构建一个循环神经网络的变体，该模型在序列数据处理任务中有广泛应用。首先需要导入必要的库并定义超参数，如隐藏层大小、输入维度等。接着创建GRU层，并设置输出层以适应具体问题的需求（例如分类或回归）。训练过程中使用适当的优化器和损失函数来调整权重，最终评估模型性能以确保其在特定任务上的有效性。整个实现过程需要理解Pytorch框架的特性和GRU的工作原理。
     
  • PyTorch基础模型的代码实现
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    本项目专注于使用Python和深度学习框架PyTorch进行基础模型的构建与实践，适合初学者理解和掌握神经网络的基本原理及应用。 有VGG、ResNet、GoogLeNet、MobileNet以及各种注意力机制变体的十余种完整实现。
     
  • 用PyTorch从零实现Bert模型
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    本教程详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch从头开始构建和训练BERT语言模型的过程，适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的开发者。 BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由谷歌在2018年10月发布的语言表示模型，在自然语言处理领域具有里程碑式的意义。本资源使用Pytorch从零开始实现了经典的BERT模型，包括BertEmbeddings、BerPooler和Transformer的多头自注意力模块MultiHeadSelfAttention()以及前馈模块FeedForward()，其中FeedForward()中的激活函数为GELU()等详细代码。
     
  • BlazeFace-PyTorch: PyTorch中的BlazeFace人脸检测模型实现
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    简介：BlazeFace-PyTorch是在PyTorch框架下对BlazeFace算法的人脸检测模型进行的高效实现，适用于实时应用和研究开发。 Python中的BlazeFace 是一种由Google Research 提供的快速且轻量级面部检测器，并作为Google 框架的一部分提供预训练模型。除了边界框外，BlazeFace 还可以预测脸部关键点的六个位置（即两只眼睛、两个耳朵、鼻子和嘴巴）。由于BlazeFace 被设计为在移动设备上运行，因此其预训练模型采用TFLite 格式。 我希望能够使用PyTorch 来调用它，于是进行了转换。需要注意的是，MediaPipe 模型与BlazeFace 论文中的描述略有不同：它采用了3x3 的深度卷积而非5x5；并且仅包含一个“单个” BlazeBlock 而非论文中提到的两个“双重” BlazeBlock。 此外，在BlazePaper 中提及了两种模型版本，一种是为前置摄像头设计的，另一种则是为了后置摄像头。然而，本仓库只包含了前置摄像头版本，并且这是唯一能找到经过官方训练的数据集的型号。