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colab_demo:中国海洋大学视觉实验室前沿理论小组 pytorch 学习
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2021-05-10
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中国海洋大学视觉实验室前沿理论小组 PyTorch 学习 (内容将不断更新) 为方便大家理解代码,我编写了这些教程,并保持不停更新。为方便大家理解算法及代码原理,不浪费时间在配置环境上,下面代码均能顺利在 Google 云端 GPU 平台在线运行,并能够非常快速的运行出结果。 大家注意,列表里的所有代码上方都有一个“Open in Colab”的图标,点击以后就可以直接在 Google Colab 平台打开,也可以在平台直接运行。需要使用GPU的话,可以在Colab的菜单 "代码执行工具" → "更改运行时类型" 里进行设置。 代码都浅显易懂,添加了大量的备注及说明,有不明白的地方,可以调试中间结果观察数据的变化情况。不明白怎么调试,可以随时联系我。 :green_circle: 01 【】 :green_circle: 02 【】 :green_circle: 03 【】 :green_circle: 04 【】 :green_circle: 05_01 【】分类准确率轻松达到96%,下一课换稍难些的C
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colab_demo-master.zip (26个子文件)
colab_demo-master
02_Pytorch_Basic.ipynb 82KB
05_03_VGG_CIFAR10.ipynb 13KB
03_Spiral_Classification.ipynb 105KB
01_Image_Processing.ipynb 1.69MB
05_02_CNN_CIFAR10.ipynb 318KB
05_01_ConvNet.ipynb 103KB
06_Autoencoder.ipynb 91KB
202003_models
HybridSN_GRSL2020.ipynb 42KB
MobileNetV2_CIFAR10.ipynb 15KB
MobileNetV1_CIFAR10.ipynb 24KB
SENet_CIFAR10.ipynb 8KB
Change_detection_PCA_KM.ipynb 320KB
CBDNet_CVPR2019.ipynb 53KB
DSCMR_CVPR2019.ipynb 130KB
Unsupervised_Segmentation.ipynb 12KB
deepHSIprior_CVPR2019workshop.ipynb 5.5MB
04_Regression.ipynb 205KB
08_GAN_double_moon.ipynb 306KB
11_MixUp_ICLR2018.ipynb 19KB
05_05_GoogLeNet_CIFAR10.ipynb 36KB
README.md 5KB
05_06_Resnet_CIFAR10.ipynb 29KB
10_DSCMR_CVPR2019.ipynb 130KB
09_CGAN_DCGAN_mnist.ipynb 198KB
05_04_Transfer_VGG_for_dogs_vs_cats.ipynb 20KB
07_VAE.ipynb 183KB
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柠小檬的雷诺
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