Jarlonyan/pytorch_learning

pytorch实现的一些深度学习模型

Python

1. `siamese_network`孪生网络

【参考】https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8342452.html

siamess网络架构图
损失函数：

其中，m为容忍度， Dw为两张图片的欧氏距离：

环境： torchversion: 0.2.1 torch: 1.2.0
数据数据采用的是AT&T人脸数据。共40个人，每个人有10张脸。数据链接： https://files.cnblogs.com/files/king-lps/att_faces.zip 首先解压后发现文件夹下共40个文件夹，每个文件夹里有10张pgm图片。这里生成一个包含图片路径的train.txt文件共后续调用：

2. `triplet_network` 网络

代码来源：https://github.com/andreasveit/triplet-network-pytorch

3. `hand_classifier` 简单手势分类器

代码来源：https://www.jianshu.com/p/c4723a4409cf

4. `dog_cat_classifier` 猫狗识别

代码来源：《深度学习框架：pytorch入门与实践》--作者：陈云

5. `word2vec`

6. `style_transfer_image` 图片风格迁移

7.GAN网络 `gan_network`

数据集下载链接：https://pan.baidu.com/share/init?surl=eSifHcA 提取码:g5qa 该数据是何之源爬取的数据其中data/是存放训练数据的，imgs/存放的是最终的训练结果，model.py是DCGAN的结构参考链接：https://blog.csdn.net/sunqiande88/article/details/80219842

8. 强化学习`reinforcement_learning`

9. 参考

10. 数据集

cifar-10数据集
- cifar-10介绍
  
  该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图
- cifar-10下载地址

11. pytorch环境搭建

mac下安装pytorch
- 安装pytorch
```
sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.post4-cp27-none-macosx_10_6_x86_64.whl 
sudo pip install torchvision 
sudo pip install -U numpy #升级mac自带的numpy。如果不升级numpy，你的pytorh代码跑不动
```
- 如果不能升级numpy，升级报下面的错误：
```
module compiled against API version 0xa but this version of numpy is 0x9
```
  那是因为mac的System Integrity Protection的问题，解决的办法是关闭保护SIP。操作如下：
  1. 重启电脑，电脑启动的时候按住command+R
  2. 在看到苹果logo后会进入实用工具窗口，点左上角的实用工具里面的”终端”，输入
```
csrutil disable
```
- 如果用pip install XXX命令安装XXX包报错，提示安装six出错，原因是six已经存在，那么使用下面的命令
```
pip install XXX --upgrade --ignore-installed six
```
参考：

【参考】mac安装pytorch及系统的numpy更新

【参考】解决 mac安装或者更新第三方包安装不上的问题