PyTorch07-CNN(卷积神经网络手写数字识别)
原文:CNN 卷积神经网络 - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 下载数据集1234567891011121314151617181920212223import torchimport torch.nn as nnimport torch.utils.data as Dataimport torchvision # 数据库模块import matplotl
PyTorch06-优化器(Optimizer)
原文：Optimizer 优化器 - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 采用不同的优化算法，网络模型收敛的效果是不同的 比较优化器采用不同优化算法的效果1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859
PyTorch05-批训练(Batch Training)
原文：批训练 - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 单个数据训练太慢，一批一批训练会加快训练速度 DataLoaderTorch提供了DataLoader来帮助批训练 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536import torchimport torch.utils.data as
PyTorch04-保存提取网络模型
原文：保存提取 - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 训练好一个网络的参数之后，如果想要下次直接用，就需要把网络模型参数保存下来。 快速搭建网络并训练，两种保存方法就是之前的回归模型 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515
PyTorch03-快速搭建网络法
原文：快速搭建法 - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 方法一1234567891011121314import torchimport torch.nn.functional as Fclass Network(torch.nn.Module): def __init__(self,n_features,n_hidden,n_output): su
PyTorch02-分类问题（划分数据点类别）
原文区分类型 (分类) - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 定义数据集1234567891011121314151617181920212223242526272829303132#x是数据点#y是标签n_data = torch.ones(100, 2)#100*2的全1矩阵#均值为2，方差为1的离散正态分布随机点x0 = torch.normal(2*n_dat
PyTorch01-回归问题（用曲线拟合数据点）
原文关系拟合 (回归) - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 定义数据点集12x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) 注： 12torch.linspace(start,end,step)构造等差数列torch.unsqueeze()升维
yolox训练不同数据集注意事项
问题先后训练两个数据集，都是VOC格式，仅有图片和标签不同，那么怎么对他们进行训练？ 答：直觉就是，配置好一次环境，先训练第一个数据集，然后训练第二个数据集的时候，把数据集文件夹内容替换，其余一律不变。 但这样有一个致命错误：AP始终很小，可能是0.00000XXX。 原因因为两个数据集的标注工作是分别在labelme和labelimg上完成的，还是有一些细微区别，所以首先怀疑数据集本身的问题，于