python批量推测结果深度学习 / 张生荣

Python深度学习理解pytorch神经网络批量归一化

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

这篇博客将介绍如何使用OpenCV和深度学习应用全面嵌套的边缘检测.并将对图像和视频流应用全面嵌套边缘检测,然后将结果与OpenCV的标准Canny边缘检测器进行比较. 1. 效果图愤怒的小鸟--原 ...

最近想做实时目标检测,需要用到python开启摄像头,我手上只有两个uvc免驱的摄像头,性能一般.利用python开启摄像头费了一番功夫,主要原因是我的摄像头都不能用cv2的VideCapture打开 ...

目录 LeNet 模型训练在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...

目录 ResNet模型训练模型 ResNet沿用VGG完整的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3 ...

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型与softmax回归 ...

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在 ...

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它 ...

本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ,分享给大家,具体如下: 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识 ...

NumPy是python下的计算库,被非常广泛地应用,尤其是近来的深度学习的推广.在这篇文章中,将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算. NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可 ...

matplotlib是python的一个开源的2D绘图库,它的原作者是John D. Hunter,因为在设计上借鉴了matlab,所以成为matplotlib.和Pillow一样是被广泛使用的绘图功 ...

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数,下面会从公式.代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数,首先来明确一下是哪四种: Sigmoid函数 Tahn函数 ReLu函数 SoftMa ...

前言 labelme是一个非常好用的免费的标注软件,博主看了很多其他的博客,有的直接是翻译稿,有的不全面.对于新手入门还是有点困难.因此,本文的主要是详细介绍labelme该如何使用. 一.label ...

一.前言本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张图像.作为简单示例,我们用不了那么多图像,随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可. ...

一.model.py 1.1 Channel Shuffle def channel_shuffle(x: Tensor, groups: int) -> Tensor: batch_size, ...

一.Tensor Tensor(张量是一个统称,其中包括很多类型): 0阶张量:标量.常数.0-D Tensor:1阶张量:向量.1-D Tensor:2阶张量:矩阵.2-D Tensor:-- 二. ...

在深度学习中训练模型的过程中读取图片数据,如果将图片数据全部读入内存是不现实的,所以有必要使用生成器来读取数据. 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而 ...

一.卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN.CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据.其网络的基 ...

目录一.导入所需的库二.定义可视化函数显示图像上的边界框和类标签三.获取图像和标注四.使用RandomSizedBBoxSafeCrop保留原始图像中的所有边界框五.定义增强管道六.输入用 ...

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...