Torch dp package

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本文介绍TorchDP，一个基于torch的深度学习包，它简化了神经网络设计流程。文章覆盖了Mnist、Cifar-10等数据库的使用，并详细讲解了数据预处理方法如ComponentAnalysis whitening、GlobalContrastNormalization等，同时提供了nn和torch7的常用操作实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Torch dp

dp是torch中一个深度学习包，通过面向对象的思想简化流线型神经网络的设计流程。

内容

数据库 [ mnist ] [ cifar-10 ]
if opt.dataset == 'Mnist' then ds = dp.Mnist{input_preprocess = input_preprocess} elseif opt.dataset == 'NotMnist' then ds = dp.NotMnist{input_preprocess = input_preprocess} elseif opt.dataset == 'Cifar10' then ds = dp.Cifar10{input_preprocess = input_preprocess} elseif opt.dataset == 'Cifar100' then ds = dp.Cifar100{input_preprocess = input_preprocess} else error("Unknown Dataset") end
-数据预处理方法，Component Analysis whitening, Global Contrast Normalization, Lecun’s Local Contrast Normalization