文件名称：ml_project:机器学习考试项目
文件大小：32KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 12:00:42
Python
机器学习项目： “ Noise2Noise”框架的重新实现 描述 该项目旨在部分实施Lehtinen等人的“ Noise2Noise：在没有干净数据的情况下恢复图像”中描述的深度学习训练程序。 。 的作者展示了为成功训练用于图像恢复任务的深度学习模型而不必具有高质量的干净目标。实际上，当使用损坏的目标对进行训练时，他们报告了可比的（如果不是更好的话）性能，从而消除了（通常很昂贵的）干净目标的获取需求。 安装 make conda-install # restart the terminal or open a new shell bash # create the environment, with the specified pytorch/cudatoolkit versions make create-env pytorch=XXX cudatoolkit=XXX # see
【文件预览】：
ml_project-master
----.template_environment.yml(461B)
----src()
--------ml_project()
----setup.cfg(1KB)
----setup.py(387B)
----.gitignore(418B)
----Makefile(6KB)
----README.md(1KB)
----scripts()
--------install_conda.sh(638B)
--------remove_conda.sh(559B)
--------check_environment.py(1KB)