neural-style 官方地址:这个是使用torch7实现的;torch7安装比较麻烦.我这里使用的是大神使用TensorFlow实现的https://github.com/anishathalye/neural-style 1. 安装  我的操作系统是win10,装了Anaconda,TensorFlow包是通过pip安装的,中间没什么可说的.具体看TensorFlow官网就可以了. 2. 使用 python neural_style.py --content <content file>…

(这篇博客其实很早之前就写过了,就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记,一直未发现,今天整理一下,发出来与前面基础形成连载,方便初学者看,但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了,导致部分代码会产生报错,但是其思想还是可以借鉴的. 因为其中内容相对比较简单,而且目前其实torchvision中已经存在现成的VGG模型及其预训练模型,所以不建议看到这篇博客的盆友花费过多时间敲写学习) ========下面是5年前的正文: 我们在前三篇博客学会…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

TensorFlow深度学习基础与应用实战高清视频教程,适合Python C++ C#视觉应用开发者,基于TensorFlow深度学习框架,讲解TensorFlow基础.图像分类.目标检测训练与测试以及后期在C++和C#的应用. 视频目录如下: 你能学到那些内容预览: TensorFlow深度学习基础与应用实战高清视频教程,适合Python C++ C#视觉应用开发者,基于TensorFlow深度学习框架,讲解TensorFlow基础.图像分类.目标检测训练与测试以及后期在C++和C#的应用.…

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht…

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理 根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

Python实战及机器学习(深度学习)技术 一,时间地点:2020年01月08日-11日 北京(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)二.课程目标:1.python基础学习 2.人工智能与机器学习理论及实战3.回归算法 4.KNN分类算法5.决策树算法 6.集成算法与随机森林7.K-means聚类算法 8.支持向量机SVM9.泰坦尼克号获救预测案例 10.深度学习基础-神经网络介绍11.Tensorflow基础应用 12.卷积神经网络CNN应用13.长短时记忆网…