def ResNet18(): return ResNet(resnet18_params, BasicBlock) def ResNet34(): return ResNet(resnet34_params, BasicBlock) def ResNet50(): return ResNet(resnet50_params, Bottleneck) def ResNet101(): return ResNet(resnet101_params, Bottleneck) def ResNet152(): return ResNet(resnet152_params, Bottleneck) def ResNeXt50_32x4d(): return ResNet(resnext50_32x4d_params, ResNeXtBlock) def ResNeXt101_32x8d(): return ResNet(resnext101_32x8d_params, ResNeXtBlock)

UNet(UNet网络的三个实现：大同小异 全是pytorch实现)，其中UNet文件中包含了原始的分割数据集

This repo contains a PyTorch implementation of a pretrained BERT model for multi-label text classification.

目前开源的一些resnet代码都是高度集成化，内部的层输出很难一一取出分析。为了能够对resnet每一层的输出都能操作，我修改了模型编写的方式，让resnet的代码的可读性提高。

在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现

今天小编就为大家分享一篇pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式，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

involution.pytorch（） 一个PyTorch实现使用过密的 对合的非官方pytorch实现。 官方实现可以在找到。 特征 该层可以处理任意输入和输出通道，内核大小，步幅和减速比。 但是，输入通道应按组划分。 要求 pytorch >= 1.4.0 einops >= 0.3.0 用法 一个例子： >>> import torch >>> from involution import Involution >>> >>> x = torch.rand(2,8,5,5) >>> i = Involution(in_channels=8, out_channels=4, groups=4, kernel_size=3, stride=2, reduction_ratio=2) >>> i(x).size () torch.Size([2, 4, 3, 3]) 去做 Ima

手写数字生成 PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型生成/识别手写数字 项目目标 目标是使用在MNIST数据集上训练的生成对抗网络（GAN）生成新的手写数字。 GAN（生成对抗网络） GAN最早是在2014年由Ian Goodfellow和Yoshua Bengio实验室的其他人报道的。 从那时起，GAN爆炸式增长。 GAN的思想是使用两个网络相互竞争，即生成器G和鉴别器D。 生成器使“伪”数据传递到鉴别器。 鉴别器还可以看到真实的训练数据，并预测接收到的数据是真实的还是伪造的。 训练了生成器以欺骗鉴别器，它希望输出看起来尽可能接近真实训练数据的数据。 鉴别器是经过训练的分类器，用于确定哪些数据是真实的，哪些数据是伪造的。 最终发生的事情是，生成器学会了将与真实数据无法区分的数据制作到鉴别器。 参考 [Pix2Pix]

FixMatch 这是FixMatch的非官方PyTorch实施。 Tensorflow的官方实现在。 此代码仅在FixMatch（RandAugment）中可用。 结果 CIFAR10 ＃标签 40 250 4000 纸（RA） 86.19±3.37 94.93±0.65 95.74±0.05 这段代码 93.60 95.31 95.77 累积曲线 * 2020年11月。修复EMA问题后重新测试。 CIFAR100 ＃标签 400 2500 10000 纸（RA） 51.15±1.75 71.71±0.11 77.40±0.12 这段代码 57.50 72.93 78.12 累积曲线 *使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模

基于Pytorch实现的CapsuleNet，适配最新1.2.0pytorch亲测可运行。 一个关于MNIST的基本实现。包括了动态路由和反传。 胶囊网络。胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构。