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好像用API吧，有很多的，以前看过，但是没有保存下来，不好意思，search一下吧
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继续找斑竹大哥吧^_^
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基于pytorch实现简单的猫狗分类。采用了全连接网络；可以用来了解数据加载过程，网络搭建、训练过程
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原作者博客：「Pytorch」CNN实现手写汉字识别（数据集制作，网络搭建，训练验证测试全部代码） 在这先感谢大佬的无私分享，给我们这些小白提供了巨大的帮助！ 首先放上一些对下文理解有帮助的函数介绍，有像...
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第一次做猫狗识别的任务，遇到点问题记录一下： 主要是数据集的问题： 下载完猫狗数据集后，打开有两个文件夹分别是train和test。这两个文件夹中并没有子文件夹。直接将其导入 train_dataset = torchvision....
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第一次做猫狗识别的任务，遇到点问题记录一下： 主要是数据集的问题： 下载完猫狗数据集后，打开有两个文件夹分别是train和test。这两个文件夹中并没有子文件夹。直接将其导入 train_dataset = torchvision....
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pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久… NLLLoss 在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子： ...
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 1.数据获取 本次学习的数据为，kaggle 中的 Dogs vs Cats 数据集 如果不清楚，kaggle，可以看一下，我前面写的这篇文章：...
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之前尝试了直接使用全链接直接进行数字识别，效果虽然也说的过去，但是一旦使用我自己写的数字，预测的效果瞬间就不太行了。所以本次又尝试了一下使用卷积神经网络进行数字识别，需要注意的是本博客中的网络结构是...
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PyTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线 衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率，所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。这样就可以直观明了的看出模型训练过程中准确率以及损失率的变化。...
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最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查阅。 值得注意的是，很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数，需要解释一下。因为一般损失...
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PyTorch: CNN实战MNIST手写数字识别cnn导包加载数据构造CNN训练并计算损失结果 cnn 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于...
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