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  1. pytorch 自定义数据集加载方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义数据集加载方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38592611

  1. Pytorch DataLoader 变长数据处理方式

  2. 关于Pytorch中怎么自定义Dataset数据集类、怎样使用DataLoader迭代加载数据，这篇官方文档已经说得很清楚了，这里就不在赘述。 现在的问题：有的时候，特别对于NLP任务来说，输入的数据可能不是定长的，比如多个句子的长度一般不会一致，这时候使用DataLoader加载数据时，不定长的句子会被胡乱切分，这肯定是不行的。 解决方法是重写DataLoader的collate_fn，具体方法如下： # 假如每一个样本为： sample = { # 一个句子中各个词的id 'tok

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38666114

  1. pytorch 自定义数据集加载方法

  2. pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据，而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集，如何用来训练网络呢？此时需要我们自己定义好数据处理接口。幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset)，可以方便我们继承并实现自己的数据集接口。 torch.utils.data torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类。 class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38673548

  1. Computer-Vision-Project-源码

  2. 建造周3 :construction_worker: 专注于深度学习和计算机视觉模块。 :books: 面罩检测项目 :face_with_medical_mask: 团队巡游 :automobile: 技术和工具 :toolbox: 任务 :memo: 自定义数据集 :camera_with_flash: 使用计算机视觉（cv2），我们使用网络摄像头捕获了MASK，No MASK和BAD MASK的图片。 保存图像并将其标记在相应的文件夹中，方法是在面部周围绘制矩形边界框，在眼睛周围绘

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：83886080
    • 提供者：weixin_42134769

  1. nn_best_intervals_test-源码

  2. 项目结构： ├────主要测试＃查找并验证MNIST集的间隔 ├────────攻击模型＃处理对抗过程 ├────────间隔求解器＃处理最佳环境的搜索 ├────────────全局任务＃查看和分析结果 ├────────────────参数＃配置攻击方式和搜索参数 代码用法： “ data”文件夹将图像以.csv格式保存（在这种情况下，图像取自MNIST数据集） “ nn_models”文件夹将神经网络模型保持在pytorch词典格式（.pth）中 “ Parameters.py”定义

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42153691

  1. pytorchnet：PyTorch的通用框架-源码

  2. 欢迎使用PyTorchNet ！ PyTorchNet是建立在之上的机器学习框架 。 并且，它使用Tensorboard（或Visdom）进行可视化。 通过创建必要的类，可以轻松自定义PyTorchNet： 数据加载：需要数据集类来加载数据。 模型设计：代表网络模型的nn.Module类。 损失方法：适当的损失类别，例如CrossEntropyLoss或MSELoss。 评估指标：衡量结果准确性的类。 结构 PyTorchNet由HAL库组成，该库具有以下软件包： HAL /数据集

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_42099936

  1. RecNN：围绕pytorch 1.7构建的增强推荐工具包-源码

  2. 这是我的学校项目。 它侧重于强化学习以进行个性化新闻推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建一个库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在一个文件中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42135754

  1. python torch.utils.data.DataLoader使用方法

  2. PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader，该接口定义在dataloader.py脚本中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入，因此该接口有点承上启下的作用，比较重要。 数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。 在训练模型时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38727798

  1. pytorch加载语音类自定义数据集的方法教程

  2. 前言 　　pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写  __len()__  ， __getitem()__ 这两个方法  __len()__ ：返回数据集中数据的数量   __getitem()__ ：返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.ut

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38603936