1. 下载代码:首先需要在GitHub上找到要复现的代码,然后通过点击“Clone”或者“Download”按钮将其下载到本地。可以选择使用Git命令行工具或者GitHub Desktop来下载代码。如果使用Git命令行工具,可以执行类似于以下命令来将代码克隆到本地: “` git clonehttps://github.com/username/repository-name.git “` 其中,`u...
6. 推送到GitHub:使用git push命令将本地更改推送到GitHub远程仓库。输入您的GitHub用户名和密码,将更改上传到您的GitHub仓库。 7. 验证代码:在GitHub上的仓库页面中,找到您刚刚上传的代码文件,并确保它们已正确复现。 8. 分享您的代码:除了在仓库中复现代码,您还可以使用GitHub的其他特性来分享您的代码。您可以创...
github标星超33k! 轻轻松松的复现论文,再也不用担心论文报错问题啦! #论文 #CVPR #github #代码解读 #计算机 # 查看AI文稿 10AI小精灵 00:19 为什么有的程序员看不懂Github代码?#人工智能 #编程 #程序员 查看AI文稿 1010AI编程小朱 00:20 逐行解读代码的网站!GitHub标星超33k!#GitHub #人工智能 #逐行...
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第一步,在Github上下载项目代码 因为第一次运行代码,找一些比较多运行成功的例子来练习,这次我找的是Github上的pix2pixGAN项目的源码,具体路径如下: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 在下载之前大致阅读README文件,了解需要运行环境及运行步骤,没太大问题就直接下载到自己电脑后进行解压 ...
左边注释,右边代码!这是一个可以逐行解读代码的网站,目前在GitHub上已经有了星标50k,是目前最火的,地址:https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations,包括了深度学习、机器学习和CV、NLP、大模型等各大领域内容得讲解。同时博主还准备了一份人工智能可复现论文合集,可以教你轻轻松松的...
如果大家有需要的话我可以把我学习过程中收集的可复现论文,和这个Github的复现论文一起分享给大家。这些论文包括了:Transformer、YOLO神经网络、表征学习、病灶分割、卷积神经网络、目标检测、脑电图 (EEG)、情绪分析、生成对抗网络、图神经网络、图像生成、循环神经网络
参考github源码:https://github.com/yangxue0827/RCNN 代码模块说明 代码执行顺序 train_alexnet.py模块 train_alexnet.py模块流程 训练数据集是17类花朵(label: 0-16),微调的时候使用了两类花朵(label:1,2)。 在train_alexnet.py模块中,经过上述的步骤,就训练了Alexnet网络,用来分类。这里复现的时候最后一层使...
Github地址:github.com/4uiiurz1/pyt 数据集地址:kaggle.com/c/data-scien 简介 代码因为是2018年的,所以有些包不适合版本,甚至是作者给出的版本也会出bug。 本次使用stage1_train数据集 环境搭建 python=3.9 PyTorch=conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8...
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