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39实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNetDogs）比赛链接：DogBreedIdentification|Kaggle1.导入包importtorchfromtorchimportnnimportcollectionsimportmathimportosimportshutilimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplo

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49风格迁移读入内容图像：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnimportmatplotlib.pylabaspltimportliliPytorchaslpfromd2limporttorchasd2l#读取内容图像content_img=d2l.Image.open('../limuPytorch/images/rainier.jpg')plt.im

48全连接卷积神经网络（FCN）1.构造函数importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltimportliliPytorchaslpfromd2limporttorchasd2l#构造模型pretrained_net=torchvision.

47转置卷积importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#输入矩阵X和卷积核矩阵K实现基本的转置卷积运算deftrans_conv(X,K):h,w=K.shapeY=torch.zeros((X.shape[0]+h-1,X.shape[1]+w-1))foriinrange(X.shape

本文简单介绍transformers的原理，主要介绍transformers如何应用在图像分类上的任务。1.对transformers的简单介绍transformers在自然语言处理领域有着天然的优势，transformers改进了RNN(循环神经网络)训练慢，不能够建立序列之间的长期依赖，记忆消失的缺点。transformers的核心

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1前言记录一下Pytorch中对tensor合并分割的方法2合并Pytorch中对tensor合并的方法有两种：torch.cat()torch.stack()其中，torch.cat()直接将两个变量进行拼接，不会产生新的维度而torch.stack()则会将tensor堆叠，产生新的维度tensor1=torch.randn(2,3)tensor2=torch.rand

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前言在训练的时候通常使用Dataset来处理数据集。Dataset的作用提供一个方式获取数据内容和标签（label）。实战fromtorch.utils.dataimportDatasetfromPILimportImageimportosclassget_data(Dataset):def__init__(self,root_dir,label_dir):self.r

前言作为刚入门深度学习的一位初学者来说，各种各样的学习资料、视频让我看得头昏眼花。明明本来是想了解Pytorch使用方法，莫名其妙看了一个多小时的算法推理，原理逻辑，让人很是苦恼。于是在自己学习了一段时间后，打算做出这个pytorch的系列教程，就是想让大家基于项目进行实战，更

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