Ubuntu环境下PyTorch深度学习应用案例
LeNet-5是经典的卷积神经网络（CNN），适用于手写数字（0-9）识别。在Ubuntu环境中，使用PyTorch搭建LeNet-5模型，通过torchvision.datasets.MNIST加载MNIST数据集（自动下载并转换为Tensor格式），经数据增强（如随机裁剪、翻转）后，定义交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）和SGD优化器（学习率0.001、动量0.9）进行训练。训练过程中通过Variable封装张量以支持GPU加速（若可用），最终实现对输入手写数字图像的分类预测。
针对新能源汽车（如Taycan、ET7、小米SU7等6类车型）的图像分类任务，采用PyTorch框架结合迁移学习。首先使用dataAugmSplit.py脚本对数据集进行8:1:1划分（训练集、验证集、测试集），并对训练集进行3次增强（如旋转、缩放）、验证集进行1次增强，扩充数据量以提升模型泛化能力。模型选择ResNet-18（预训练于ImageNet），替换最后的全连接层为适应6类输出的线性层（nn.Linear(512, 6)），通过微调（Fine-tune）预训练权重，在TitanXp GPU上训练约2小时，最终实现对新能汽车图像的高精度分类。
基于PyTorch的金属锈蚀检测系统用于识别工业设备表面的锈蚀区域。环境配置包括Ubuntu 20.04 LTS、PyTorch 1.10.0（CUDA 11.3）、YOLOv8（用于目标检测）。数据集包含锈蚀和非锈蚀的金属图像，通过YOLOv8模型定位锈蚀区域，结合语义分割网络（如U-Net）精确分割锈蚀区域，最终输出锈蚀区域的掩膜图像。该系统可集成到工业检测设备中，实现实时锈蚀监测。
基于PyTorch实现的YOLOv3火焰识别系统，用于实时检测视频或图像中的火焰区域。环境配置包括Ubuntu 16.04、PyTorch 1.7（CUDA 10.1），使用Darknet-53网络结构（YOLOv3的基础骨干网络）。数据集采用公开的火焰图像数据集（如Fire Detection Dataset），通过数据增强（如亮度调整、旋转）扩充数据量，训练模型识别火焰特征。模型输出火焰的边界框（Bounding Box）和置信度（Confidence Score），实现对火焰的实时预警。
Local Texture Estimator（LTE）是基于PyTorch的局部纹理估计工具，用于提高图像超分辨率和恢复任务的性能。项目支持EDSR、RDN、SwinIR等多种模型架构，通过估计图像的局部纹理信息，增强图像的细节保留能力。环境配置要求Ubuntu 20.04、PyTorch 1.10.0（CUDA 11.3），使用预训练模型（如EDSR-baseline-LTE）对输入图像进行处理，输出超分辨率或恢复后的图像。该工具适用于图像修复、老照片翻新等场景。
使用PyTorch和transformers库实现IMDB电影评论的情感分析（正面/负面）。首先使用BertTokenizer对评论文本进行分词和编码（转换为模型可输入的ID序列），加载预训练的BERT模型（bert-base-uncased），通过微调（Fine-tune）最后的全连接层（nn.Linear(768, 2)）适应情感分类任务。数据集采用torchtext.datasets.IMDB，通过DataLoader批量加载数据，定义交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。最终实现对评论文本的情感分类，准确率可达85%以上。
基于PyTorch的命名实体识别（NER）任务用于识别文本中的命名实体（如人名、地名、组织名）。使用torchtext库处理CoNLL-2003数据集（包含新闻文本中的命名实体标注），通过Field类进行分词（如spacy的分词器）、构建词汇表（过滤低频词），并生成词汇索引。模型选择BiLSTM-CRF架构（双向LSTM捕捉上下文信息，CRF优化标签序列），通过DataLoader批量加载数据，定义CRF损失函数进行训练。最终实现对输入文本中命名实体的识别和标注。
