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PyTorch单车需求预测（含代码、数据及预训练参数）

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简介：
本项目运用PyTorch进行单车需求量预测，包含完整代码、相关数据集以及预训练模型参数，适合深度学习与时间序列分析的学习者参考。 Pytorch单车预测项目包含代码、数据以及训练好的参数。

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  • PyTorch单车需求预测（含代码、数据及预训练参数）
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    本项目运用PyTorch进行单车需求量预测，包含完整代码、相关数据集以及预训练模型参数，适合深度学习与时间序列分析的学习者参考。 Pytorch单车预测项目包含代码、数据以及训练好的参数。
     
  • PyTorch SRCNN训练与测试代码及预训练权重
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    本资源提供基于PyTorch框架实现的SRCNN模型训练与测试代码以及预训练权重文件，适用于图像超分辨率任务研究。 基于PyTorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。评估代码可以计算在RGB和YCbCr空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集
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    本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。
     
  • PyTorch预训练的ResNet-50-数据集
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    简介：本项目使用PyTorch框架对ResNet-50模型进行预训练，并应用于特定数据集上，以优化图像分类任务中的性能表现。 数据集可用于在ImageNet上预训练的PyTorch模型进行转移学习。如果将此数据集作为附加数据添加，则可以将其用作基础模型，并通过微调来针对特定任务进行优化。相关文件包括ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.txt和ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.zip。
     
  • PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码
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    本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。 基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • 电动汽车预测用训练数据集
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    本数据集专为电动汽车性能预测设计，包含大量车辆运行状态及环境参数记录，旨在提升机器学习模型在电动车领域的应用精度与效率。 请使用上传的资源文件来帮助我解决如何绘制连续性特征与价格之间的概率密度曲线的问题，并用直方图处理离散型特征与价格的关系。通过对这些特征进行分析，找出影响价格的关键因素并删除无关特征。此资源仅用于学术交流，不应用于商业用途。
     
  • 二手车定价预测的训练数据
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    本项目旨在开发用于二手车定价预测的数据集，包含车辆品牌、型号、里程数等详细信息，为机器学习模型提供有效训练素材。 该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40万条，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A和5万条作为测试集B，并会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏处理。
     
  • NARX-RNN时间序列预测代码（包含数据集、训练、预测及效果对比）
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    本项目提供了一个使用NARX-RNN模型进行时间序列预测的完整解决方案，包括数据预处理、模型训练、预测实施以及与其他方法的效果对比分析。 新手入门必备！可以尝试一下。里面可以直接运行，将自己的数据集替换掉即可，也可以私信我进行替换请求。
     
  • NAR-RNN时间序列预测代码（包含数据集、训练、预测及效果对比）
    优质
    本项目提供了一个基于NAR-RNN模型的时间序列预测解决方案，包括数据集准备、模型训练、预测实施以及与传统方法的效果对比分析。 新手入门必备，可以尝试一下。你可以直接用自己的数据集替换掉示例中的数据集。如有需要，可以通过私信联系进行替换。
     
  • PyTorch加载部分预训练模型参数示例
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    本文介绍了如何在PyTorch中加载并使用部分预训练模型参数的方法与技巧，帮助开发者灵活调整模型结构。 今天为大家分享一篇关于如何在Pytorch中加载部分预训练模型参数的文章，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章学习吧。