文件名称：pytorch-tutorials:Pytorch教程
文件大小：110KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-24 19:44:51
Python
PyTorch教程 通过研究，我一直在研究python和pytorch代码。 一路走来，我的编码风格发生了巨大的变化，因为我在尝试实现特定的研究思想和/或调试的过程中多次接触“堆栈溢出”和不同的编码风格。 在此仓库中，我提供了一个简单而紧凑的代码模板，用于图像分类和对抗性机器学习。 希望对初学者有帮助。 MNIST和时尚-MNIST CIFAR10
【文件预览】：
pytorch-tutorials-master
----imagenette()
--------cs_main.py(7KB)
--------cs.py(8KB)
--------gabor_trial.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------cs_analysis.py(10KB)
--------parameters.py(8KB)
--------main.py(8KB)
----trades.py(3KB)
----cifar()
--------embedding_analysis.py(12KB)
--------cs.py(8KB)
--------gabor_trial.py(1KB)
--------hard_dataset.py(4KB)
--------main_cosine.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------experimentation.py(9KB)
--------parameters.py(8KB)
--------main_adaptive.py(7KB)
--------play_ground.py(2KB)
--------main_hard.py(7KB)
--------main_combined.py(3KB)
--------initializer.py(2KB)
--------main.py(10KB)
--------main_trades.py(7KB)
--------intermediate_layer_outputs.py(3KB)
----.gitignore(308B)
----read_datasets.py(7KB)
----__init__.py(123B)
----nn_tools.py(20KB)
----pytorch-tutorials.sublime-workspace(20KB)
----train_test.py(15KB)
----models()
--------vgg.py(1KB)
--------mobilenet.py(2KB)
--------custom_layers()
--------tools_eff.py(25KB)
--------__init__.py(1KB)
--------preact_resnet.py(4KB)
--------lenet.py(2KB)
--------simple_autoencoder.py(1KB)
--------embedding_classification.py(5KB)
--------wideresnet.py(4KB)
--------readme.md(89B)
--------tools.py(10KB)
--------attention_models.py(10KB)
--------efficientnet.py(17KB)
--------mobilenetv2.py(3KB)
--------VGG_modified.py(3KB)
--------resnet.py(8KB)
----utils()
--------gaussian.py(5KB)
--------image_processing.py(6KB)
--------__init__.py(356B)
--------np_utils.py(477B)
--------torch_utils.py(4KB)
----py_experiments.sh(574B)
----readme.md(521B)
----pytorch-tutorials.sublime-project(45B)
----mnist()
--------__init__.py(1B)
--------parameters.py(8KB)
--------readme.md(333B)
--------main.py(7KB)