pytorch配置 - 参考
mmdetextion 配置(win10)
mmdetection训练faster-rcnn (win10)
mmdetection训练mask-rcnn (win10)
mmdetection 2.0配置(win10)
mmdetection 2.0训练Faster-RCNN（win10)
mmdetection 2.0全家桶训练（终结版)
labelme安装教程
labelme批量json_to_dataset方法
[mmdetection] - win10配置mmdetection(1.1和2.0) + 训练网络(faster-rcnn、mask-rcnn)
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3.6 softmax回归的从零开始实现
import torch
import torchvision
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.6.1. 获取和读取数据
batch_size 256
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[pytorch、学习] - 3.7 softmax回归的简洁实现
参考
3.7. softmax回归的简洁实现
使用pytorch实现softmax
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.7.1. 获取和读取数据
batch_size 256
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centos 7 php7 yum源
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3.9 多重感知机的从零开始实现
import torch
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.9.1. 获取和读取数据
batch_size 256
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参考
3.10. 多重感知机的简洁实现
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.10.1. 定义模型
num_inputs, num_outputs, num_hiddens 784, 10, 256
# 参…
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3.11 模型选择、欠拟合和过拟合
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