风格迁移 Style Transfer1、数据集2、原理简介3、用Pytorch实现风格迁移4、结果展示5、全部代码小结详细可参考此CSDN1、数据集使用COCO数据集，官方网站点此，下载点此，共13.5GB，82783张图片2、原理简介风格迁移分为两类，一类为风格图片（毕加索、梵高…），一类是内容图片，通常来自现实世界中本文主要介绍Fast Neural Style，关于Neural Style

PyTorch1. PyTorch简介2. 快速入门背景主要对《深度学习框架PyTorch：入门与实践》进行学习：相关资料：书籍的对应代码PyTorch官方教程中文版PyTorch中文教程 (Python API)PyTorch中文文档PyTorch tutorials1. PyTorch简介1.1 PyTorch的诞生1.2 常见的深度学习框架介绍Theano停止开发，不建议作为研究工具继续学习

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@TOC1. 数据获取数据集来自：中国科学院自动化所的CASIA汉语情感语料库——共包括四个专业最佳人，六种情绪生气（怒），高兴（高兴） ），害怕（fear），悲伤（sad），其他（surprise）和中性（neutral），共9600句不同最佳。其中300句是相同文本的，也就是说对相同的文本赋以不同的情感来阅读，这些语料可以利用对比分析不同的情感状态下的声学和韵律表现；另外100句是不同文本的，