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FastSpeech2的PyTorch实现：快速版本

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简介：
本项目提供FastSpeech2的PyTorch实现，旨在加速文本到语音转换过程，适用于研究和开发。 Fastspeech 2 FastSpeech 非官方PyTorch实现。此仓库基于FastSpeech的实现进行开发，在此版本中我尝试复制论文中的详细设置，并在必要时做出一些调整以优化模型性能，欢迎提出任何建议与改进意见。 音频预处理采用Nvidia的tacotron 2方法完成，并使用特定声码器来合成语音信号。以下是项目详情： 代码要求：所有代码均基于Python 3.6.2编写。 安装Pytorch： 在安装pytorch之前，请通过运行以下命令检查您的Cuda版本： ```bash nvcc --version ``` 然后按照官方指导进行PyTorch的安装，例如使用pip install torch torchvision。在此仓库中，我将Pytorch 1.6.0用于支持bucketize功能（此函数在之前的pytorch版本中不存在）。 其他依赖库：请通过运行以下命令来安装项目所需的额外包： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 为了使用TensorBoard进行日志记录，请确保已正确配置了相关环境。

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  • FastSpeech2的PyTorch实现：快速版本
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    本项目提供FastSpeech2的PyTorch实现，旨在加速文本到语音转换过程，适用于研究和开发。 Fastspeech 2 FastSpeech 非官方PyTorch实现。此仓库基于FastSpeech的实现进行开发，在此版本中我尝试复制论文中的详细设置，并在必要时做出一些调整以优化模型性能，欢迎提出任何建议与改进意见。 音频预处理采用Nvidia的tacotron 2方法完成，并使用特定声码器来合成语音信号。以下是项目详情： 代码要求：所有代码均基于Python 3.6.2编写。 安装Pytorch： 在安装pytorch之前，请通过运行以下命令检查您的Cuda版本： ```bash nvcc --version ``` 然后按照官方指导进行PyTorch的安装，例如使用pip install torch torchvision。在此仓库中，我将Pytorch 1.6.0用于支持bucketize功能（此函数在之前的pytorch版本中不存在）。 其他依赖库：请通过运行以下命令来安装项目所需的额外包： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 为了使用TensorBoard进行日志记录，请确保已正确配置了相关环境。
     
  • PyTorch实现的快速风格迁移源码
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的快速风格迁移源代码，实现了将任意图片转换为特定艺术风格的过程，适合研究和实践使用。 此仓库包含了一个用于艺术风格转换的算法的 PyTorch 实现。该算法可以将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合。例如，这里有一扇门拱的照片被渲染成了彩绘玻璃画风。 模型使用了 [Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution](https://arxiv.org/abs/1603.08155) 中描述的方法以及 [Instance Normalization](https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf)。README中展示示例的保存模型可以从相关链接下载。
     
  • 我对Faster-RCNN（Pytorch）的实现：更快的速度
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    本项目基于Pytorch框架实现了Faster R-CNN模型，并进行了一系列优化以显著提升其运行速度，适用于实时目标检测任务。 进度提示（已终结） 完成README-工程代码部分：整体代码提交与测试 日期：2018年6月6日 - 完成代码提交 日期：2018年6月6日 - 完成代码测试 日期：未具体说明 完成README部分内容 日期：2018年6月7日 此程序基于Pytorch实现Faster-RCNN功能。参考的代码具有健壮性，具备齐全的功能且易于使用，但因其规模庞大而不便于阅读学习。 本代码目的在于方便理解和掌握faster-rcnn的技术细节；如需应用于实际项目，则建议采用上述提及的参考代码。 本代码在确保基础功能的前提下，对数据处理部分进行了整理，并为模型部分添加了注释。开发环境设置如下：Ubuntu16.04（i5-7500 + GTX 1070Ti） + python3.5 + Pytorch0.3.0 文件夹说明： Data： picture_data/Annotations--用于存放图片标注的xml文件，需手动添加。
     
  • AnimeGANv2-PyTorch: AnimeGANv2的PyTorch版本实现
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    AnimeGANv2-PyTorch是基于PyTorch框架实现的AnimeGANv2代码库，用于将照片风格转换成日式漫画风格，提供模型训练和预处理工具。 PyTorch实现 从原始存储库转换权重（需要TensorFlow 1.x） ``` git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 python convert_weights.py ``` 推理： ``` python test.py --input_dir [image_folder_path] --device [cpu/cuda] ``` 这是经过转换的模型的结果样式（从左到右：输入图像，原始TensorFlow结果，PyTorch结果）。 脸部模型是从带有L2 + VGG + GAN损失和CelebA-HQ图像中提取出来的。有关推断，请参见test_faces.ipynb文件。 注意：不包含训练代码，在RTX3090 + PyTorch1.7.1上进行了测试，由于转换后的权重结果略有不同。
     
  • TransGAN-PyTorch: [WIP] PyTorch版本的TransGAN实现
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    TransGAN-PyTorch是一个正在开发中的项目，致力于提供一个基于PyTorch框架的TransGAN实现。此代码库旨在为研究者和开发者提供灵活且高效的生成对抗网络实验环境。 TransGAN-PyTorch 是 PyTorch 实现的 TransGAN 论文原始文件。安装方法是通过 pip 安装软件包： ``` pip install transgan-pytorch ``` 使用时，需要导入 torch 和 TransGAN 模块，并实例化一个 TransGAN 对象。代码示例如下： ```python import torch from transgan_pytorch import TransGAN tgan = TransGAN(...) z = torch.rand(100) # 随机噪声 pred = tgan(z) ```
     
  • FixMatch-pytorch：非官方的PyTorch版本实现
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    FixMatch-pytorch是由社区维护的一个非官方项目，提供了用PyTorch框架实现的FixMatch半监督学习算法。此代码库旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个易于使用的实验平台。 这是FixMatch的非官方PyTorch实现。Tensorflow的官方实现在另一处提供。 该代码仅在使用RandAugment的情况下适用于FixMatch。 结果如下： CIFAR10数据集： 标签数量：40，250，4000 论文（RA）的结果为：86.19±3.37, 94.93±0.65, 95.74±0.05 本代码实现结果为：93.60, 95.31, 95.77 CIFAR100数据集： 标签数量：400，2500，10000 论文（RA）的结果为：51.15±1.75, 71.71±0.11, 77.40±0.12 本代码实现结果为：57.50, 72.93, 78.12 使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001。 用法： 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据来训练模型。
     
  • TableNet的PyTorch实现: OCR_tablenet版本
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    OCR_tablenet是基于PyTorch框架对TableNet模型的实现，专为表格识别与结构化设计，适用于文档分析和信息提取任务。 表格网该库由一个Pytorch实施组成。要进行培训或预测，请首先通过运行以下代码安装需求：`pip install -r requirements.txt`。为了训练模型，您只需要使用可以根据需要配置的train.py文件即可。 marmot.py和tablenet.py是继承自Pytorch Lightning模块的组件，分别对应LightningDataModule和LightningModule类。进行预测时，可以利用已经预先训练好的权重，并通过以下命令执行： `python predict.py --model_weights= --image_path=` 或者使用默认图像直接运行： `python predict.py` 以简化操作过程。
     
  • PointNet2_PyTorch: PointNet++的PyTorch实现版本
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    简介：PointNet2_PyTorch是PointNet++的PyTorch版实现，适用于点云理解任务，支持多种数据集与模型架构，便于研究和开发。 Pointnet2/Pointnet++ PyTorch 项目状态：未维护。由于时间有限，我没有更新此代码的计划，并且不会响应问题。 该项目是用 PyTorch 编写的 Pointnet2/Pointnet++ 版本，支持多 GPU 使用和 PyTorch 版本 >= 1.0.0 的环境。对于旧版本的 PyTorch 支持，请参考官方发布的模型定义和超参数（在 tensorflow 中）。 注意：Pointnet++ 所使用的自定义操作目前仅在使用 CUDA 的 GPU 上受支持。该项目已通过 Python {3.6, 3.7} 版本进行测试，安装依赖项时请运行 `pip install -r requirements.txt` 命令，并且该 repo 已经用 PyTorch {1.4, 1.5} 进行了测试。它可能适用于比 1.5 更新的版本，但这不能保证。
     
  • PointNet2.PyTorch：基于PyTorch的更快PointNet++实现
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    PointNet2.PyTorch是基于PyTorch框架的一个更快速、高效的PointNet++实现版本，适用于点云处理任务。 Pointnet2.PyTorch 是基于 PyTorch 的实现，并通过重新编写 CUDA 操作使其比原始代码更快。 安装要求： - Linux（已在 Ubuntu 14.04 / 16.04 上测试） - Python 3.6+ - PyTorch 1.0 安装方法：运行以下命令来安装此库。 ``` cd pointnet2 python setup.py install cd ../ ``` 示例： 这里提供了一个简单的例子，展示如何在 KITTI Outdoor 前景点云分割任务中使用这个库。有关任务描述和前景标签生成的详细信息，请参考相关论文。 下载训练数据后，文件应按照以下方式组织： Pointnet2.PyTorch ├── pointnet2 ├── tools │ ├── data │ │ ├── KITTI │ │ │ ├── ImageSets
     
  • Python使用DXGI实现快速实时截屏，堪称最速版本
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    本文介绍了利用Python结合DXGI技术进行高效实时屏幕截图的方法，展示了一种速度极快的屏幕捕获解决方案。 这是Python截屏的最快版本之一，大约只需要2毫秒左右的时间，适用于游戏实时截屏，在每分钟上百帧的情况下也能流畅运行。