原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_data_augmentation_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_data_augmentation_tutorial.html 将在3 秒内重定向。 音频特征提取 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_feature_extractions_tutorial.html ...
import torch from torchvision import transforms, datasets # Data augmentation and normalization for training # Just normalization for validation data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Resize(224), transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), ...
如果您不熟悉PyTorch数据集,请参阅本教程-https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html。 __init__将收到一个可选的转换参数。 它是“白化”增强管道的转换功能。 然后在__getitem__中,Dataset类将使用该函数来扩展图像和遮罩并返回其扩展版本。 class OxfordPetDataset(Dataset): def __...
本教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_feature_extractions_tutorial.html 将在3 秒内重定向。 音频特征增强 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_feature_augmentation_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_data_augmentation_...
一个是supervised learning，一个是reinforcement learning。基本上看官网doc，还有tutorial，examples，非常...
# Data augmentation and normalization for training # Just normalization for validation data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]...
一、Pytorch迁移学习官方介绍 https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.htmlTRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL 二、代码执行时出错的修改 将上述页面中的代码保存为py文…
原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 提示 为了充分利用本教程,我们建议使用这个Colab 版本。这将允许您尝试下面提供的信息。 作者:Zafar Takhirov 审阅者:Raghuraman Krishnamoorthi ...
Data augmentation doesn’t create new images but duplicates the existing ones from different “angles” or “lenses” to simulate various real-world conditions. It is an advantageous technique for deep learning models. Once the dataset is downloaded, you will have a data directory with the followi...
如果您不熟悉PyTorch数据集,请参阅本教程-https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html。 输出任务是二进制分类-模型需要预测图像包含猫还是狗。 我们的标签将标记图像包含猫的可能性。 因此,带有猫的图像的正确标签将为1.0,带有狗的图像的正确标签将为0.0。 __init__将收到一个可选的转换...