目录写在前面一、 torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法 2.Momentum动量3.NAG(Nesterovaccelerated gradient)SGD总结二、torch.optim.ASGD随机平均梯度下降三、torch.optim.Rprop四、torch.optim.Adagrad自适应梯度Adagrad代码Adagrad算法解析AdaGrad总结优化器系列文章列表Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、AdagradPytorch优化器全总结（二）A
本文将分享自己写的5个函数，分别用来实现保存数据集图片的路径到txt文件，读取txt文件，划分训练集、验证集与测试集并保存到txt文件，以及能获取txt文件中存储的图片路径与标签。1.读取数据集defwrite_dataset2txt(dataset_path,save_path):''':paramsave_path:txt文件保存的目标路径:return:'''#分类文件夹名称classes_name=os.listdir(dataset_path)#列表形式存储print(f'classes_name:{classes_name}')#执行写入文件操作，如果文件已存在，则
本文将分享自己写的5个函数，分别用来实现保存数据集图片的路径到txt文件，读取txt文件，划分训练集、验证集与测试集并保存到txt文件，以及能获取txt文件中存储的图片路径与标签。1.读取数据集defwrite_dataset2txt(dataset_path,save_path):''':paramsave_path:txt文件保存的目标路径:return:'''#分类文件夹名称classes_name=os.listdir(dataset_path)#列表形式存储print(f'classes_name:{classes_name}')#执行写入文件操作，如果文件已存在，则
文章目录前言一、运行环境二、环境配置三、yolov5网络结构图介绍四、 损失函数五、数据集六、
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深度学习环境配置10——Ubuntu下的torch==1.7.1环境配置注意事项一、2022/9/18更新学习前言各个版本pytorch的配置教程环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda的安装二、Cudnn和CUDA的下载和安装1、Cudnn和CUDA的下载2、Cudnn和CUDA的安装a、CUDA的安装b、Cudnn的安装三、配置pytorch-gpu环境1、pytorch-gpu环境的创建与激活2、pytorch-gpu库的安装3、其它依赖库的安装4、安装较慢请注意换源四、安装VSCODE1、VSCODE的下载2、VSCODE的安装3、运行环境
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目录DCGAN理论讲解DCGAN的改进： DCGAN的设计技巧DCGAN纯代码实现 导入库导入数据和归一化 定义生成器定义鉴别器 初始化和模型训练 运行结果DCGAN理论讲解DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量DCGAN主要是在网络架构上改进了原始的GAN，DCGAN的生成器与判别器都利用CNN架构替换了原始GAN的全连接网络，主要改进之处有如下几个方面，D
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目录1、目的2、心理准备3、IDE的选择4、AI框架的选择5、安装环境6、总结 最近没怎么写游戏了，一直在写python，是因为我对深度学习感兴趣，想学习一下，同时也觉得AI是未来，所以去学习了一段时间。1、目的AI和游戏的结合是强化学习，强化学习是
