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MTCNN_ torch

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简介：
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。

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  • MTCNN_ torch
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    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
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    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...
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    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。
  • 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。
  • torch-0.4.1.zip
    优质
    torch-0.4.1.zip是一款Python机器学习库PyTorch的特定版本（0.4.1）的压缩文件，包含运行和开发深度学习应用所需的所有资源。 torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl是一款针对Python 3.6版本的Windows AMD64架构的PyTorch库安装文件。
  • torch-1.0.1_cuda101_cp37_cp37m_win_amd64.whl
    优质
    这是一个Python包文件，具体是PyTorch库版本1.0.1，适用于CUDA 10.1和Windows AMD64架构，兼容Python 3.7环境。 GPU版本的torch大小为355M，适合下载慢的同学使用。下载完成后，请利用pip进行安装，并确保自己配置好电脑上的cuda环境。
  • torch与torchvision
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    Torch和TorchVision是两个支持机器学习研究的强大Python库。Torch提供高效的数值计算框架，而TorchVision则专注于计算机视觉任务，包括图像变换、数据集加载等。两者均为深度学习研究提供了不可或缺的支持工具。 在现代计算机科学领域，深度学习已经成为推动人工智能发展的核心力量之一。PyTorch与TorchVision是Python编程语言中最受欢迎的深度学习框架之一，为研究人员和开发人员提供了强大的工具来构建、训练和优化复杂的神经网络模型。 PyTorch是由Facebook开发的一个开源机器学习库，基于Torch，并且具有Python的便利性。它采用动态计算图作为核心机制，在灵活性和调试方面超越了其他静态图框架。这种特性使得开发者可以在运行时构建和修改计算图，从而简化实验和调试过程。随着版本更新，PyTorch 1.4.0已经针对Python 3.7进行了优化，并支持aarch64架构（通常用于ARM处理器），这意味着它能够在多种硬件平台上执行任务，包括移动设备及嵌入式系统。 基于PyTorch，开发者可以利用TorchVision库来处理计算机视觉相关的任务。该库包含了大量预训练的卷积神经网络模型如AlexNet、VGG和ResNet等，并提供了常用图像数据集（例如CIFAR-10、CIFAR-100及ImageNet）的相关工具。此外，它还提供高效的数据加载器(DataLoader)，可以简化数据准备阶段的工作流程，而 torchvision.transforms 模块则包含各种必要的图像变换操作如缩放、裁剪和归一化等。 在实际应用中，PyTorch与TorchVision的结合使用可以帮助开发者快速搭建并训练用于图像识别、目标检测及语义分割等多种任务的模型。例如，在特定图像分类问题上，可以利用预训练的ResNet模型并通过迁移学习来微调该模型以适应新的应用场景。 安装方面，在Linux aarch64平台上可以通过pip工具安装PyTorch和TorchVision的相关whl文件（如 `torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl` 和 `torchvision-0.5.0a0+85b8fbf-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl`），确保这些文件与Python 3.7版本兼容，从而在特定硬件上运行深度学习项目。 总之，PyTorch和TorchVision的组合提供了一个强大而灵活的工作环境，在计算机视觉领域的研究和工业应用中发挥着重要作用。
  • torch 1.9.0, cuda 10.2, py38, linux (torch GPU pip安装包)
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    本简介针对在Linux环境下使用Python 3.8通过pip安装PyTorch 1.9.0与CUDA 10.2的GPU版本，提供详细的安装步骤和配置建议。 安装torch1.9.0的GPU版本时，如果使用pip install命令从网上下载速度较慢，可以尝试直接使用文件名 torch-1.9.0+cu102-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 进行快速安装。
  • 转换-PolyAI- Torch
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    转换-PolyAI-Torch 是PolyAI实验室开发的一款基于PyTorch框架的人工智能模型转换工具，旨在简化机器学习模型在不同平台间的部署与应用。 PolyAI的ConveRT的第一个完整的ConveRT：用于Pytorch的高效、准确的会话表示由乔丹·克莱夫开发。如果您有任何疑问或建议，请与作者联系。 背景： PolyAI在TensorFlow 1中构建了模型（他们没有发布代码），尽管他们在TensorFlow Hub上发布了模型对象，因此可以使用它进行微调并检查图形/模型权重。这是一个从零开始的Pytorch实现版本，灵感来源于一个类似的项目，但该项目并未全面实现整个模型。 实施细节： 注意：目前仅适用于单个上下文模型。 ... 原始实施存在差异（+可能存在其他差异）... 下一步计划包括完成多批优化、效率检查（例如顶点融合优化器等）、编写进一步的训练评估测试和持续集成测试及工件。此外，还需要创建新的Apache Beam Dataflow脚本，并寻找最经济的方式将数据存储在GCP存储桶中。