CS231n-2019 Assignments 安装与配置指南

CS231n-2019 Assignments 安装与配置指南

cs231n-2019-assignments Solution to CS231n Assignments 2019 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/cs231n-2019-assignments

1. 项目基础介绍

CS231n-2019 Assignments 是针对斯坦福大学计算机视觉课程CS231n的作业解决方案。该项目涵盖了卷积神经网络在视觉识别中的应用，包括分类器、神经网络、卷积网络、生成对抗网络等内容。主要使用Python编程语言，结合Jupyter Notebook进行实现和展示。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言。
• Jupyter Notebook：用于代码编写和结果展示。
• NumPy：科学计算库，用于数组操作。
• PyTorch/TensorFlow：深度学习框架，用于构建和训练神经网络。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• Python 3.x
• pip（Python 包管理器）
• Jupyter Notebook
• NumPy
• PyTorch或TensorFlow

安装步骤

1. 安装Python

   如果您的计算机尚未安装Python，请访问Python官方网站下载并安装最新版本的Python。

2. 安装pip

   pip通常随Python一起安装。您可以通过在命令行中运行以下命令来检查pip是否已安装：

   pip --version
   

   如果未安装，请访问pip官方网站下载并安装。

3. 安装Jupyter Notebook

   在命令行中运行以下命令来安装Jupyter Notebook：

   pip install notebook
   

4. 安装NumPy

   在命令行中运行以下命令来安装NumPy：

   pip install numpy
   

5. 安装PyTorch或TensorFlow

   根据您的需求选择一个深度学习框架进行安装。

   • 安装PyTorch：

     根据您的Python版本和系统架构，在命令行中运行以下命令之一：

     # CPU-only
     pip install torch torchvision torchaudio
     # GPU支持（CUDA）
     pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
     

   • 安装TensorFlow：

     在命令行中运行以下命令：

     pip install tensorflow
     # 如果需要GPU支持
     pip install tensorflow-gpu
     

6. 克隆项目仓库

   在命令行中运行以下命令来克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/rishabh-16/cs231n-2019-assignments.git
   

7. 启动Jupyter Notebook

   进入项目目录，然后启动Jupyter Notebook：

   cd cs231n-2019-assignments
   jupyter notebook
   

   在浏览器中打开Jupyter Notebook界面，开始探索项目中的各个作业和实现代码。

以上步骤即为CS231n-2019 Assignments项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤，您应该能够成功安装并运行该项目。

cs231n-2019-assignments Solution to CS231n Assignments 2019 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/cs231n-2019-assignments