为了展示新的标准和转换,这里有一个新的教程(https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html)。教程中将演示用户如何使用 torchaudio 进行预处理波形;同时该教程也将介绍加载波形并对其应用一些可用转换的示例。 带有监督学习数据集的 TORCHTEXT 0.4 torchtext 的一个关键重点领域是提供有助于...
pytorch.org/tutorials/beginner/audio_io_tutorial.html 此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html 3 秒后将重定向。 音频重采样 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_resampling_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 这个教程已经迁移到a new location。您将在 ...
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nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean', zero_infinity=False) 功能: Connectionist Temporal Classification。主要是解决时序类数据的分类问题,特别是label 和output 不对齐的问题(Alignment problem) 参考文献:Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Network CTC算...
第十章展示了我们如何将数据转换为 PyTorch 数据集,第十一章和第十二章介绍了我们的分类模型:我们需要衡量数据集训练效果的指标,并实施解决阻止模型良好训练的问题的解决方案。在第十三章,我们将转向端到端项目的开始,通过创建一个生成热图而不是单一分类的分割模型。该热图将用于生成位置进行分类。最后,在第十四章,...
代码地址:2023_pytorch110_classification_42: 使用Pyotrch1.10开发的深度学习物体分类系统,包含物体分类中的数据集搜集、模型训练、模型测试和可视化界面等流程 (gitee.com) 数据集地址:花卉识别数据集5类-提供代码和教程.zip_花卉识别数据集,花卉数据集-深度学习文档类资源-CSDN文库 基本概念 gogo 从左向右依次是图像...
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_resampling_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 这个教程已经迁移到a new location。您将在 3 秒内被重定向。 音频数据增强 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_data_augmentation_tutorial.html ...
kaiming初始化方法,论文在《 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》,公式推导同样从“方差一致性”出法,kaiming是针对xavier初始化方法在relu这一类激活函数表现不佳而提出的改进,详细可以参看论文。
mamba install python pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7-c pytorch-c nvidia 如果你的conda解决环境很慢,可以试一试pip安装。 安装完成之后,运行如下命令检查: 代码语言:javascript 复制 importtorch # 打印出正在使用的PyTorch和CUDA版本。print(torch.__version__)print(torch.version.cuda)# 测试GPU...
项目地址:https://github.com/pyannote/pyannote-audio 计算机视觉 该部分项目涉及神经风格迁移、图像分类、人脸对齐、语义分割、RoI 计算、图像增强等任务,还有一些特殊的 CNN 架构,例如第 5、6 和 13 个项目,以及一些预训练模型的集合。其中第 4 个项目可以用于将你的定制图像分类模型和当前最佳模型进行对比,快速...