Легко добавляйте пользовательские функции в конвейер преобразований PyTorch. Проблема Torchvision имеет много общих преобразований изображений в модуле torchvision.transforms. Стандартный способ использования этих преобразований — в сочетании с torchvision.transforms.Compose, который позволяет последовательно складывать несколько преобразований. Например: from torchvision import transforms training_data_transformations = transforms.Compose( [..

Как обучить нейросеть семантической сегментации менее чем в 50 строках кода (40, если исключить импорт). Цель здесь — дать максимально простой обзор того, как обучать нейронную сеть семантической сегментации в PyTorch с использованием встроенных нейронных сетей Torchvision (DeepLabV3). Код доступен: https://github.com/sagieppel/Train-Semantic-Segmentation-Net-with-Pytorch-In-50-Lines-Of-Code Целью семантической сегментации является получение изображений и определение областей,..

Глубокое обучение имеет широкий спектр приложений, таких как самоуправляемые автомобили, воздушное наблюдение, решения для распознавания лиц в реальном времени, решения для обработки языка в реальном времени и многие другие. Но есть только одно сходство между этими приложениями. РЕАЛЬНОЕ ВРЕМЯ . Учитывая потребность в производительности (пропускной способности) этих моделей в реальном времени, нам необходимо оптимизировать обученную модель, чтобы она была облегченной, но обеспечивала..

В предыдущей статье я писал о переводе английских слов в катакану с использованием последовательного обучения в Tensorflow (Keras). В этой статье я опишу, как реализовать ту же модель в PyTorch. Примечание. Этот пример написан на Python 3.7 и PyTorch 1.1. Все данные и код доступны на Github. Подготовка данных Мы будем использовать набор данных японско-английских пар имен , аналогичный предыдущей статье о последовательности в TensorFlow. Подробнее о японской катакане и наборе..