Pytorch tutorials 实战教程（1）——训练自己的数据集（代码详解）

最新推荐文章于 2025-03-01 14:59:01 发布
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【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】15. RNN与Transformer情感分析实战：从原理到代码全方位对比
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
08-14 745
摘要：情感分析是自然语言处理的核心任务，而序列模型是实现该任务的关键工具。本文以IMDB电影评论数据集为基础，通过实战对比RNN（含LSTM、GRU）与Transformer在情感分析中的表现。首先解析两种模型的核心原理，包括RNN的循环结构、LSTM的门控机制及Transformer的自注意力机制；然后提供完整可运行的PyTorch代码，从数据预处理、模型构建到训练评估，一步到位；最后对比实验结果，分析各模型在准确率、训练效率、长文本处理等方面的优劣，并给出实用优化技巧与部署建议。
【Pytorch基础教程27】DeepFM推荐算法
发现问题，并解决问题，批判性思维
03-30 2301
文章目录一、deepFM原理二、FM部分的数学优化三、改进FM后的模型代码四、训练结果Reference 一、deepFM原理 上次在【推荐算法实战】DeepFM模型（tensorflow版）已经过了一遍模型的大体原理和tensorflow实现，本文侧重FM公式的优化改机和deepFM代码的pytorch版本的实现。 DeepFM模型架构图 （出自论文 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction） 由上图的
SSD-Pytorch模型训练自己的数据集
科研鬼才的博客
04-22 8059
开始之前声明: 博主用的环境是ubuntu18.04+anaconda3+pytorch1.4+pycharm 1.下载SSD-Pytorch代码 SSD-pytorch代码链接： https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch git clone https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 运行该代码下载到本地（如果下...
SSD-Pytorch训练和测试自己的数据集（新手必看）
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kaimingD的博客
03-24 4万+
目录 1.准备自己的数据集 2.pytorch环境安装即SSD-pytorch代码下载 3.正常的修改 修改1：config.py 修改2：VOC0712.py 修改3：train.py 修改4：eval.py 修改5：ssd.py 4.遇到的问题和相应的解决办法 问题1： ...
SSD-pytorch训练自己的数据（附数据）
After__today的博客
09-08 3765
Windows下自己训练数据集，在pytorch上实现基于SSD的物体检测 （0）环境 Windows10 Anaconda3（python3.7.6） cuda10.0 cudnn7.6.5 pytorch1.2 （一）准备数据集 我用的labelImg标注，图片来源百度搜图：狗。具体标注方法网上很多，不赘述。 数据集链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1We-XseyDVmSa-JWN1om0QQ 提取码：afqk （二）下载源码并修改 ...
SSD-Pytorch训练自己的数据集
qzq670892366的博客
03-18 5461
SSD训练自己的数据集 1、pytorch环境安装即SSD-pytorch代码下载 下载SSD代码：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 下载模型： https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth pyhton3.6 pytorch1.5 在目录下创建weights文件夹将下好的模型放进去 2、训练集存放 （1）在data下创建VOCdevkit文件夹，在VOCdevkit文件夹下创建V
用SSD-Pytorch训练自己的数据集-完整教程
BrightHammer 的博客
05-03 1万+
用SSD-PyTorch训练自己的数据集-完整教程本机系统环境SSD-PyTorch安装与测试复制源码下载数据集COCOVOC 2007 & 2012修改源码下载权重文件测试训练自己的数据集准备数据集源码修改训练与测试 本机系统环境 Ubuntu 18.04 Miniconda3 4.6.14 python 3.7.3 PyTorch 1.0.1 SSD-PyTorch安装与测试 复制...
深度学习入门：用PyTorch实现手写数字识别（附完整代码+原理详解
最新发布
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
03-01 1248
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3) # 输入通道1，输出通道32，卷积核3x3self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 2x2最大池化self.fc1 = nn.Linear(32*12*12, 128) # 全连接层self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 输出10个类别x = x.view(-1, 32*12*12) # 展平操作。
Pytorch 分布式训练（DP/DDP）
ytusdc的博客
12-23 3万+
1、分布式训练：模型并行和数据并行 分布式训练根据并行策略的不同，可以分为模型并行和数据并行。 模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。 数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。 模型并行不是这里的讨论重点 1.1、数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。 注意：多卡训练要考虑通信开销的，是个trade off的过程，不见得四块卡一定比两块卡快多少，可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的
【Pytorch实战6】一个完整的分类案例：迁移学习分类蚂蚁和蜜蜂（Res18,VGG16)
m0_37935211的博客
05-16 7867
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ssd pytorch版 手把手源码（包括模型、代码、和数据）
04-30
物体检测模型SSD的源码，包括数据、代码、训练模型。环境：Python3.8； pytorch1.5。
语义分割成套训练代码 pytorch 可以换成自己数据集、网络进行训练
07-05
|___01 调试.py |___02 调试.py |___dada_csv.py |___data | |___test.csv | |___train.csv | |___val.csv |___markdown_note | |___数据切割.md | |___灰度label可视化.md |___model | |___UNet.py |___pre.py |___train.py |___utils | |___DataLoade.py | |___data_txt.py | |___eval_tool.py | |___json_to_dataset.py | |___loss.py | |___pre_utils.py | |___SegmentationMetric.py | |___utils.py | |___单通道标签转彩色标签.py | |___数据增强.py |___video.py
PyTorch加载自己的数据集实例详解
12-20
数据预处理在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的时间和精力。 数据处理的质量对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练， 更会提高模型性能。为解决这一问题，PyTorch提供了几个高效便捷的工具， 以便使用者进行数据处理或增强等操作，同时可通过并行化加速数据加载。 数据集存放大致有以下两种方式： (1）所有数据集放在一个目录下，文件名上附有标签名，数据集存放格式如下： root/cat_dog/cat.01.jpg root/cat_dog/cat.02.jpg …………………… root/cat_dog/dog.01.jpg root/cat_dog/dog.02.
SSD-Pytorch训练和测试自己的数据集
qq_37199669的博客
11-24 875
参考链接： SSD-Pytorch训练和测试自己的数据集（新手必看） SSD-pytorch训练自己的数据（附数据） 第一个问题是莫有cv2这个包，就去https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/下载与我python版本（3.7.4）一致的它，安装。 第二个问题，就是VOC2007格式的数据集，放到这个目录下即可： 第三个就是路径问题，稍作修改： 其它问题按着上面的链接修改即可运行。 ...
用SSD-Pytorch训练自己的数据集
Blackrosetian的博客
03-26 6598
第一步：在Github上clone SSD-Pytorch：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch，根据教程一步步部署。 第二步：config.py里面的voc的classes数值为你的类别数+1，默认模仿voc进行训练；修改voc0712.py中的VOC_CLASSES和VOC_ROOT设置为自己的类别名称与路径，另外需要修改image_sets设置路...
SSD训练自己的数据集（Pytorch），超详细版！！！！
qq_50773198的博客
11-13 2万+
近期开始学习SSD算法啦，从拿到代码的茫然到最后可以跑通自己的代码（本人基础薄弱），已经非常非常开心喽~这篇文章主要介绍一下我的修改过程，以及我训练过程中遇到的问题，可以给大家避避坑，也方便我以后自己使用。那接下来就开始吧~另，在训练中参考的文章标明出处，如有侵权，请联系我删除：【数据集制作】VOC2007格式数据集制作和处理教程(Faster-RCNN模型标准输入)_AI小杨的博客-优快云博客 SSD pytorch训练自己的数据集（windows+colab） | 码农家园SSD的pytorch实现训
pytorch-SSD在windows下训练自己的数据集
zxmyoung的博客
08-10 4504
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98059235 最近做实验，参考各位大神的教程来跑自己的数据集， 整个过程做一个记录，为以后的复现做参考。 所用的代码地址：https://github.com/lufficc/SSD 这份代码是比较新的，比起两年前star数量最多的SSD Pytorch实现有更多的灵活度，更详细的文档，作者给出了不同的Backbone，在readme里面给出了特别详细的修改指导，对于想要自己更改网络，写自己的数据类的小伙伴，强烈安利！在此感谢原作者
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