【源码】基于PyTorch框架的深度学习应用

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的深度学习应用，涵盖图像分类、图像生成、文本分类和机器翻译等多个任务。项目包含多个模型的定义、预处理脚本、训练脚本和评估脚本，展示了PyTorch框架在深度学习领域的应用。

项目的主要特性和功能

• 图像分类：基于ResNet模型完成CIFAR - 10图像分类任务，通过不同深度模型展示残差块减少网络退化的优势。
• 图像生成：基于DCGAN模型生成CelebA数据集中的图像，通过调整网络深度和运用训练技巧提升生成效果。
• 文本分类：包含基于RNN、LSTM、BiLSTM和Transformer的分类器模型，处理IMDB电影评论数据集，展示不同模型在文本分类任务中的表现。
• 机器翻译：实现基于LSTM和Transformer的机器翻译模型，处理中英文翻译任务，通过可视化展示翻译效果和注意力机制。

安装使用步骤

安装依赖库

bash pip install torch torchvision spacy matplotlib

下载数据集

• CIFAR - 10：从CIFAR - 10官网下载。
• IMDB：使用torchtext库下载。
• CelebA：从CelebA官网下载。
• 机器翻译数据集：从OpenSubtitles下载。

运行预处理脚本

bash python pre_process.py

模型训练

bash python train.py

模型评估

bash python evaluation.py

结果可视化

部分脚本提供可视化功能，可按需查看训练过程中的损失和准确率变化。

注意事项

• 本项目基于Python和PyTorch框架实现，需相应编程和深度学习知识才能有效使用。
• 数据集处理和模型训练需一定计算资源，确保有足够计算能力和存储空间。
• 项目运行可能受环境配置和依赖库版本影响，建议按需安装相应版本的库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】