数据：通常来说，先要将数据用python包来加载到numpy里面，再转换成torch.tensor。对于图像-pliiow/opencv对于声音-scipy/librosa对于文本-用python加载就可以torchvision：用于载入图像的包。torchvision.datasets：图片转换包。torch.utils.data.Dataloader:图像转换包。...

d.L2正则化是有用的，很有用。而且有正则化之后可以加速收敛，lr可以稍微调大一点，较少的epoches也可以收敛了，而已acc也会更高一点，稳定一点。a.降低模型的复杂程度，但是修改具体的神经元个数，因为这个网络本身就不大，所有没啥用，模型非常大没准会有用。c.输入数据进行归一化是有用的，归一化之后lr可以调大一点，收敛变快了。1.网上的代码大多都写在一个函数里，但是其实很多好论文都是把网络，数

意思是imode转化不了jpg图像，搜了一下pillow转化过程，这个i mode无法转换为jpg，查看图像，肉眼其实看不出什么区别，所有先把有问题的转化为RGB就可以了。但是这个具体分析，需要看你的图像是什么格式，有个链接描述了这个问题，我在他的基础上修改了，不管什么格式，只要不是rgb就转成rgb。在代码中加两句话就可以了，加在读取图像的语句之后或者要转化的语句之前就可以了。转换格式的时候发现

什么是子像素？像素是区域阵列相机图像平面的最小单位。例如，CMOS相机芯片的像素间距为5.2微米。在相机拍照时，物理世界中的连续图像被离散化了。成像平面上的每个像素只代表它附近的颜色。"近 "到什么程度？很难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，宏观上可以看成是连在一起的。但在微观上，它们之间还有无限小的东西。这个更小的东西我们称之为 "子像素"。其实 "子像素 "应该是存在的，但是硬件上没有微小

在训练或者别的过程中储存图像的方法此处省略数据转换和载入dataset的步骤from torchvision.utils import save_imageimg_num=0for _ in range(10):for img,label in dataset:save_image(img,'img'+str(img_num)+'.png')img_num+=1...

首先，神经网络里经常用到的格式一般为三种PIL，Numpy，Tensor，而Tensor是基本的数据类型，在显示Tensor类型的图像时要转换为另外两种类型，而dataset输入格式一般要求为PIL类型（因为我用要使用resize等函数，要求变量为PIL）。所以在显示图像的时候就需要先把自己的数据转换为PIL，在转换为Tensor，特别是用GPU训练时候，要注意关于使用 GPU 有一个点，在我们想

pytorch 保存和加载模型的方法有两种：1.保存网络的参数import torch#导入模块net=Net()#创建网络，当然还需要损失函数梯度等省略PATH='state_dict_model.pth'#先建立路径torch.save(net.state_dict()，PATH)#保存:可以是pth文件或者pt文件model=Net()model.load_state_dict(torch.

首先，神经网络里经常用到的格式一般为三种PIL，Numpy，Tensor，而Tensor是基本的数据类型，在显示Tensor类型的图像时要转换为另外两种类型，而dataset输入格式一般要求为PIL类型（因为我用要使用resize等函数，要求变量为PIL）。所以在显示图像的时候就需要先把自己的数据转换为PIL，在转换为Tensor，特别是用GPU训练时候，要注意关于使用 GPU 有一个点，在我们想

在了解了界面的基本操作之后，我们这一次来学习数据加载。用这个软件加载数据也非常简单，直接拖到右边的显示界面就可以显示了，如果手头没有文件，可以从软件提供的下载。就在欢迎界面的这个部分。这里包含了很多例子，可以直接点击进行下载，由于网址是外网，下载非常慢，并且软件会出现卡顿的情况，如果有条件可以直接用梯子，这里我教大家一个超级简单的方法，那就是手机开热点，百试百灵！下载完成就会自动显示再...

前言：做项目的过程中，从github下载了程序，但是阅读程序发现import 少一个py文件，相应文件夹下只有对应的pyc文件，这个问题折磨了我大概四个月的时间（原因还是因为太懒，不查资料，不思考），但实际处理只用了半个小时不到，废话不多说，来看看如何解决的吧。基础知识：首先.py文件大家应该都知道，我就不多赘述了。.pyc文件百度有非常详细的解释，我自己理解的就是在我们运行py文件时...