前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1💥项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、LSTM自动AI作诗本项目使用了LSTM作为模型实现AI作诗，作诗模式分为两种，一是根据给定诗句继续生成完整诗句，二是给定诗头生成藏头诗。二、数据集介绍数据来源于chinese-poetry，最全中文诗歌古典文集数据库最全的中华古典文

在用深度学习做分类的时候，常常需要进行交叉验证，目前pytorch没有通用的一套代码来实现这个功能。可以借助sklearn中的StratifiedKFold，KFold来实现，其中StratifiedKFold可以根据类别的样本量，进行数据划分。以5折为例，它可以实现每个类别的样本都是4:1划分。代码简单的示例如下：fromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldskf=StratifiedKFold(n_splits=5)fori,(train_idx,val_idx)inenumerate(skf.split(imgs,labels)):tr

一、安装说明pytorch是动态库，依赖的库各个版本的pytorch可能是不同的，所以pytorch和依赖库有版本对应关系。如下：https://cloud.tencent.com/developer/article/2038557安装pytorch需要提前安装对应的cuda本版，具体版本查询上面的链接。（安装cuda时要注意driverversion的要求，不然不能运行。查看driverversion可以在NVIDIA的控制面板查看）。二、安装步骤这里我需要下载安装pytorch1.41.下载安装cuda（1）查看版本1.4版本的pytorch需要10.1的cuda驱动。（2）下载cuda历

     这次分享的是yolov3中的3.0版本，主要是因为其中使用的一些训练技巧不多，方便入门，在最新版本中作者使用了很多yolov5的训练技巧，不好理解，所以我们从最初版本一步一步学。在看源码之前建议大家对yolov3的原理学习一下可以对源码理解更简单，对理论会更深刻。        yolov3博客地址：YOLOv3论文笔记_crlearning的博客-CSDN博客    源码地址：GitHub-ultralytics/yolov3atv3.0    学习一个项目源码，第一步对其项目目录进行了解，其次看主文件，在进入主函数中逐行调试，进而对代码全局有个了解。cfg文件夹存放yolo的配置

目录​编辑SegmentationModel类DetectionModel类推理阶段DetectionModel--forward()BaseModel--forward() Segment类Detect--forward  SegmentationModel类定义model将会调用models/yolo.py中的类SegmentationModel。该类是继承父类--DetectionModel类。classSegmentationModel(DetectionModel):#SegmentationModel这个类是继承了DetectionModel这个类#YOLOv5segmentati

如何在PyTorch中保存经过训练的模型？我读过:torch.save()/torch.load()用于保存/加载可序列化的对象。model.state_dict()/model.load_state_dict()用于保存/加载模型状态。 最佳答案 找到thispage在他们的github仓库上:RecommendedapproachforsavingamodelTherearetwomainapproachesforserializingandrestoringamodel.Thefirst(recommended)savesan

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基础推荐模型——传送门：推荐系统|基础推荐模型|协同过滤|UserCF与ItemCF的Python实现及优化推荐系统|基础推荐模型|矩阵分解模型|隐语义模型|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|逻辑回归模型|LS-PLM|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|特征交叉|FM|FFM|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|GBDT+LR模型|Python实现文章目录一、矩阵分解模型1.矩阵分解算法的原理2.矩阵分解的求解过程3.消除用户和物品打分偏差4.矩阵分解的优点和局限性二、矩阵分解的PyTorch实现1.自定义数据集2.自定义MF模型3.训练与测试一、矩阵分解模型  为了使协

目录前言1.基本概念2.输入端2.1Mosaic图像增强2.2自适应锚框计算2.3自适应图片缩放3.Backbone层3.1Focus结构3.2CSP结构3.Neck网络3.1SPP结构3.2PAN结构4.输出端4.1Boundingbox损失函数4.2NMS非极大值抑制前言YOLOv5有几种不同的架构，各网络模型算法性能分别如下：1.基本概念YOLOv5是一种目标检测算法，其模型结构主要包括以下组成部分：输入端：YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成，分别负责检测大中小尺度的目标。Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络，其具有较强的特征提取能力

torchvison:计算机视觉工具包包含torchvison.transforms(常用的图像预处理方法)；torchvision.datasets(常用数据集的dataset实现，MNIST,CIFAR-10,ImageNet等)；torchvison.model(常用的模型预训练，AlexNet,VGG,ResNet,GoogleNet等)。torchvision.transforms常用的数据预处理方法，提升泛化能力。包括：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、放射变换、亮度、饱和度和对比度变换等数据标准化——transforms.Normali