如何提升需求质量

最新推荐文章于 2025-03-24 11:08:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-24 11:08:24 发布 · 置顶 · 623 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#产品设计

1、全局一致性：组件风格一致、交互习惯一致、文案描述一致、业务逻辑一致
2、充分的文字解释，避免遗漏和歧义
3、需求变更：及时传达，全员同步
4、测试人员指定需求标准，进行需求Review

PyTorch入门项目之卷积神经网络实现Fashion-MNIST图像分类（详细注释！）
x_y_z001的博客
08-16 3606
文章目录前言一、具体步骤1.引入相关库2.超参数设置3.数据集准备4.网络搭建5.训练设置6.训练过程7.测试过程8.保存模型9.画出accuracy and loss曲线总结 前言 PyTorch目前是学界最流行的深度学习框架之一，作为研究生对各个框架都要有一定的熟练度。然而，对于已经有了深度学习基础的学生而言，急需一个小项目学习练手。但网上讲授Torch视频教程太长，大部分可能没有这个耐心看下去，所以我记录了我初次使用torch的一个全流程的训练步骤：导入包、数据集准备、网络搭建、训练、测试、准确率打
使用PyTorch训练VGG11模型：Fashion-MNIST图像分类实战
最新发布
m0_74824642的博客
04-04 2207
本文将通过代码实战，详细讲解如何使用 PyTorch 和 VGG11 模型在 Fashion-MNIST 数据集上进行图像分类任务。代码包含数据预处理、模型定义、训练与评估全流程，并附上训练结果的可视化图表。所有代码可直接复现，适合深度学习初学者和进阶开发者参考。确保已安装以下库： 2. 代码实现 2.1 导入依赖库 2.2 数据预处理 由于VGG11默认接受RGB三通道输入，需将Fashion-MNIST的灰度图转换为3通道： 2.3 加载数据集 2.4 定义模型 使用PyT
最适合机器学习入门者的项目：FashionMNIST衣服种类识别与可视化之pytorch简单实现（超详细！！！附完整代码）
m0_66642542的博客
08-30 1344
机器学习模型的目的之一是学习数据的有效嵌入表示。在此次任务中，为了让读者看懂且上手机器学习，笔者没有在上游的嵌入学习使用复杂的模型以挖掘数据潜在的价值，而是专注于下游的机器学习分类任务。为了直观展示原始数据的分布并方便读者理解，我们在第二章数据可视化中进行了T-SNE可视化（附代码），如果读者想看机器学习代码可查看第三章分类任务中的完整代码。在第三章中，我们给出了此分类任务的处理（附代码）。
(保姆级)Pytorch构建神经网络的简单实例——对FashionMNIST数据集图像进行分类（源代码来源于Pytorch计算机视觉实战第三章）
Zssss12的博客
02-05 1218
FashionMNIST（时尚MNIST）是一个经典的计算机视觉数据集，用于图像分类任务。它是由 Zalando Research 创建的，旨在替代传统的MNIST数据集，以更贴近实际场景中的图像分类问题。FashionMNIST数据集包含了60,000个用于训练的图像样本和10,000个用于测试的图像样本，总共包括10个类别。每个样本都是灰度图像，分辨率为28x28像素。每个像素的值介于0到255之间，表示像素的灰度强度。数据集中的图像样本代表了不同种类的时尚商品，包括衣服、鞋子、手袋等。
PyTorch深度学习（三）：Fashion-MNIST 数据集介绍
热门推荐
~宪宪的博客
11-07 1万+
PyTorch深度学习（三）：Fashion-MNIST 数据集介绍
Pytorch：卷积神经网络-LeNet
Jingmin Wei's Blog
02-04 1352
LeNet网络结构讲解，在GPU上训练模型，识别Fashion-MNIST
用ChatGPT构建Fashion-MNIST分类模型
weixin_42576804的博客
03-24 254
本文将指导您如何使用ChatGPT和Jupyter Notebook构建一个用于Fashion-MNIST数据集的多层感知器（MLP）模型。我们将遵循详细的步骤，包括数据预处理、模型选择和训练，并确保每一步都有详细的解释和代码注释，以便初学者能够理解和复制整个过程。
[Pytorch案例实践003]Fashion-MNIST图像分类代码和数据集
07-30
Fashion-MNIST图像分类代码和数据集
Pytorch实现Fashion-MNIST图像分类教程
资源摘要信息:"Pytorch案例实践003]Fashion-MNIST图像分类代码和数据集" 知识点概览: 1. Pytorch框架介绍 2. Fashion-MNIST数据集介绍 3. 图像分类任务概述 4. 代码实践细节 5. 模型训练与验证过程 6. 数据集的下载...
卷积神经网络（LeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）
Rome was not built in a day.
08-18 7340
卷积神经网络（LeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1. 前言1.1 案例介绍1.2 环境配置1.3 模块导入2. 图像数据准备2.1 训练验证集的准备2.2 测试集的准备3. 卷积神经网络的搭建4. 卷积神经网络训练与预测5. 运行程序 1. 前言 1.1 案例介绍 本案例使用Pytorch搭建一个类似LeNet-5的网络结构，用于Fashion-MNIST数据集的图像分类。针对该问题的分析可以分为数据准备、模型建立以及使用训练集进行训练和使用测试集测试模型的效果。 1.2
基于Python的人工智能应用案例系列（14）：Fashion MNIST图像分类CNN
不想宅的冷同学
09-29 1143
Fashion MNIST数据集由60,000张训练图像和10,000张测试图像组成，每张图像的尺寸为28x28像素，且为灰度图像。T-shirt/top（T恤/上衣）Trouser（裤子）Pullover（套衫）Dress（连衣裙）Coat（外套）Sandal（凉鞋）Shirt（衬衫）Sneaker（运动鞋）Bag（包）Ankle boot（短靴）接下来，我们将从数据的加载开始，一步步构建并训练CNN模型。
Pytorch(三)——FashionMNIST时装分类
qq_44941689的博客
07-21 288
FashionMNIST数据集中包含已经预先划分好的训练集和测试集，其中训练集共60,000张图像，测试集共10,000张图像。由于任务较为简单，这里我们手搭一个CNN，而不考虑当下各种模型的复杂结构，模型构建完成后，将模型放到GPU上用于训练。训练完成后，可以使用torch.save保存模型参数或者整个模型，也可以在训练过程中保存模型。在构建训练和测试数据集完成后，需要定义DataLoader类，以便在训练和测试时加载数据。读入后，我们可以做一些数据可视化操作，主要是验证我们读入的数据是否正确。...
PyTorch示例——CNN图像分类-FashionMNIST
蒋含竹的博客
04-05 2173
PyTorch示例-CNN多分类-FashionMNIST数据
pytorch快速入门实战篇-FashionMnist案例
weixin_39107270的博客
04-24 1815
参考：官网 文章目录1. Working with data1.1 Download training data from open datasets.1.2 Download test data from open datasets.1.3 Create data loaders.2. Creating Models2.1 Get cpu or gpu device for training.2.2 Define model2.3 Optimizing the Model Parameters3 Sav
PyTorch项目实战—FashionMNIST时装分类
Alexa_的博客
07-16 1316
PyTorch项目实战1
PyTorch 深度学习实战 | Fashion MNIST 图片重建实战
不断学习，不断进步，提高自己
03-23 1455
Fashion MNIST 图片重建实战
Fashion-MNIST数据集--图像数据集
m0_62865498的博客
05-06 4188
Fashion-MNIST是一个包含了10个类别、每个类别下有7000张28x28像素灰度图像的数据集。这个数据集可以用于图像分类、图像识别等任务。处理这种图像数据集可以采用以下步骤：数据预处理：将数据集中的图像转换为数字矩阵形式，可以使用Python中的NumPy库进行处理。同时可以将像素值归一化到0-1范围内，方便后续处理。特征提取：对于图像数据集，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式、方向梯度直方图等。这些特征可以帮助我们更好地描述和区分不同的图像类别。
3.5--图像分类数据集Fashion-MNIST
qq_53243414的博客
07-10 433
Fashion-MNIST数据集的下载和读取。
机器学习 | 实战（二）Fashion-MNIST
qq_44250700的博客
09-03 3451
神经网络使用小批量随机梯度下降进行迭代的流程： （1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs,batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0 （2）导入数据，将数据切分成batches （3）定义神经网络架构 （4）定义损失函数L(w)，如果需要的话，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值 （5）定义所使用的的优化算法 （6）开始在epoches（外层）和batch（内层）上循环，执行优化算法： 6.1）调整数据结构，确定数据能够在神经网络、损失函数和优化算法中顺利进行 6.2）完
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值