按快捷键win+R（win键为电脑键盘上一个圆圈，圆圈内为window开机标志符）输入cmd 进入windows终端分别输入以下两条命令：for %i in (%windir%\system32\*.dll) do regsvr32.exe /s %ifor %i in (%windir%\system32\*.ocx) do regsvr32.exe /s %i等

pytorch自己定义数据集加载到深度学习模型我们并不想只使用pytorch提供的mnist、cifar10、cifar100等公开数据集，有的时候我们也想使用自己的数据集训练模型，那么问题来了，如何把我们自己的数据集封装成深度学习可以使用的格式就成了一个脑袋的问题。本文就是记录一下自己是如何解决这个问题的，提供一个实例，大家就可以照葫芦画瓢实现自己心中所想。import torchimport

这里我们以fashion-mnist数据集的图像为例。在附代码之前，我们先展现一下最终要达到的效果图。上图中，修改后图像有6个像素点被修改为了红色，修改的像素点的位置可有自己指定。接下来附上代码。# -*- coding:utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npimg = Image.open(r"E:\new_life_202009\Ima

Pytorch实现一个简单分类模型在本小节主要带领大家学习分类任务的代码编写，另外，本人参考的学习资料为【莫烦Python】，有兴趣观看视频的同学可以观看视频资料https://www.youtube.com/user/MorvanZhou。特别声明：本人写该博客的目的其一是自己学习了一些知识做一下记录，另外也是为【莫烦Python】做下推广，我是看了他的视频，感觉使用pytorch有种上手的感觉

本文使用的数据类型是数值型，每一个样本6个特征表示，所用的数据如图所示：图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征，G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。实现MLP算法的代码如下(分类)：# =============神经网络用于分类=============from sklearn.neural_network import MLPClassifierimp...

torch框架是基于lua的。在深度学习torch框架下，lua的编程相对来说还是比较好掌握的。下面我来和大家介绍一下神经网络模型是怎么构建出来的。此部分主要目的是对刚刚接触torch框架的小伙伴提供知识的学习，单纯的复制粘贴代码跑程序是跑不出来的。1.torch可以让我们自己一层一层的设计自己的网络，像是容器一样可以一层一层地把你自己的Layer（神经网络的中的层）往里面添加。torch中有

MNIST数据集转换格式成csv文件本小宝也是因为需求，需要跨一下研究领域，因为之前都是处理的csv文件（即所研究对象提取的特征姨csv文件进行存储）没有怎么接触过处理图像数据，所以一接触起来有点不知所措。搜集了很多资料，发现都不适合我，最后我就转变了思路，那就把图像数据转成csv文件不就好了。接下来我将介绍一下我的操作流程。1.使用的公开MNIST数据集的样子，MNIST数据集的下载大家可以搜一

用adb install xxxx.apk进行安装.。注意：设备中不回保存apk文件，如果以后删除了这个应用，就要重新找到对应的apk，才能安装。

torch框架是基于lua的。在深度学习torch框架下，lua的编程相对来说还是比较好掌握的。下面我来和大家介绍一下神经网络模型是怎么构建出来的。此部分主要目的是对刚刚接触torch框架的小伙伴提供知识的学习，单纯的复制粘贴代码跑程序是跑不出来的。1.torch可以让我们自己一层一层的设计自己的网络，像是容器一样可以一层一层地把你自己的Layer（神经网络的中的层）往里面添加。torch中有