深度学习模型集合在PyTorch中的实现：LeetCode-Pytorch-Model-Zoo 颜色分类

颜色分类leetcode PyTorch 中的深度学习模型 注意：该项目不再积极维护。 随意发送 PR 或分叉它。 该存储库包含内置的深度学习模型。 旨在学习 PyTorch，此 repo 对具有基本 Python 和深度学习知识的人来说很容易理解。 各种重要的深度学习模型都在这里实现。 还提供了论文的链接。 每个项目的结构是一致的： model.py - 包含神经网络模型。 train.py - 预处理数据并训练网络。 test.py - 从经过训练的网络推断。 任何其他支持文件。 常用文件夹： 训练过的文件夹 - 训练过的模型可以保存在这里。 数据集文件夹 - 下载的数据集将存储在此处。 使用最佳实践，如 PEP8、dropout、批量标准化、合适的优化器。 IMP：为了在 CPU 上进行训练，请在您找到的任何地方删除 '.cuda()'。 楷模 1. CNN 图像分类： 空间变换网络 你只看一次 超分辨率 艺术风格转移 深度照片风格迁移 神经涂鸦 图像着色 2. RNN 语音识别：（如果可能的话）（也许） 生成序列： 序列到序列注意： 神经机器翻译： 会话模型： 跳过想法 3.