（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147） （3）定义模型（定义卷积神经网络...= 10 batch_size = 100 learning_rate = 0.001 # 手写体数据，（数据+标签） train_dataset = torchvision.datasets.MNIST...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用： 其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/0male...torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集
（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147） （3）定义模型（定义需要的...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐1：在自己数据集上使用： 其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集 5. torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集 6. torch06：ResNet--Cifar识别和自己数据集
（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147） （3）定义模型（定义残差神经网络...= torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 定义超参数 num_epochs = 80 learning_rate...(), transforms.RandomCrop(32), transforms.ToTensor()]) # CIFAR-10 数据集 train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'resnet.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用： 其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/
image_size = 784 h_dim = 400 z_dim = 20 num_epochs = 15 batch_size = 128 learning_rate = 1e-3 # MNIST 数据集...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 data_loader = torch.utils.data.DataLoader...torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集 5. torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集 6. torch06：ResNet--Cifar识别和自己数据集 7. torch07...：RNN--MNIST识别和自己数据集 8. torch08：RNN--word_language_model 9. torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST...和自己数据集
（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147） （3）定义模型（定义全连接神经网络...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用： 其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/0male...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 总结： 加餐部分加入：在自己数据集上使用torch，是不是犹如画龙点睛的一笔，可以训练自己的很多分类模型，剩下的部分主要在搭建模型了...torch系列： 1. torch01：torch基础 2. torch02：logistic regression--MNIST识别 3. torch03：linear_regression
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息，包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 当当网搜索页面爬取。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。...从原始数据中删除了缺失值的样本，并且对连续值的范围进行了缩放。数据集共4177个样本，8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population...数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一家全球超市4年的订购数据，包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星（除了太阳）周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于UCI机器学习库。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程（Python 数据科学和机器学习训练营）...创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据集涵盖了过去6年苹果公司的股价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。...该数据集记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加，市场竞争也很激烈。...该数据集记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额，包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据集。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
数据集下载请登录爱数科（www.idatascience.cn） 根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。...该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了2010年至2015年美国某公司每周家具产品的订购数量，包括年份、季度、产品名称和订购数量等信息。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 用于数据分析和机器学习的足球数据库，包括 25,000 场比赛 11个欧洲国家获得领先冠军， 2008 年至 2016 年多达 10...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集记录了在对患有相同疾病的患者使用五种药物时，患者的个人信息以及对这些药物的反应。您可以使用这个数据集进行多分类任务。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含3276个不同水体的水质指标。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
