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  1. pytorch .pt格式的MNIST数据集

  2. 在使用Pytorch官方函数下载MNIST数据集时，常常由于网络原因下载失败。手动下载的数据集没有经过处理，不能被Pytorch识别。本文档是处理过的MNIST数据集，解压后放在代码根目录下即可。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：choco_mil

  1. 卷积神经网络的mnist手写数字识别

  2. 手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` *

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：baidu_39629638

  1. mnist数据集下载使用官方代码

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  3. 所属分类：其它

  1. wide-sparse-nets-源码

  2. 给定相同数量的参数，更宽的蚊帐更好吗？ 该存储库包含以下论文中用于实验的代码： Anna Golubeva，Behnam Neyshabur，Guy Gur-Ari。 2021年国际学习代表大会（ICLR） 免责声明：这不是Google的官方产品。 入门 克隆此仓库，然后安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 该代码已使用Python 3.6.8进行了测试。 代码组织 下面是代码库主要部分的描述。运行python main.py --help以获得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42109732

  1. NVAE:NVAE的官方PyTorch实施-源码

  2. “ NVAE：深度层次变化自动编码器”的正式实现 · ·· 是一种深层次的变分自动编码器，可在多个图像数据集上训练基于SOTA似然性的生成模型。 要求 NVAE使用PyTorch 1.6.0在Python 3.7中构建。 使用以下命令安装要求： pip install -r requirements.txt 设置文件路径和数据 我们已经在几个数据集中检查了NVAE。 对于大型数据集，我们将数据存储在LMDB数据集中以提高I / O效率。 在每个数据集上单击下方，以查看如何准备数据。 下面的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：996352
    • 提供者：weixin_42139302