基于pytorch的本科生毕设

对于基于PyTorch的本科生毕设，可以考虑以下几个方向：

1. 图像分类：使用PyTorch构建卷积神经网络，对图像进行分类。可以使用经典的数据集，如MNIST、CIFAR-10等，也可以自己收集数据集进行实验。

2. 目标检测：使用PyTorch构建目标检测模型，如Faster R-CNN、YOLO等，对图像中的目标进行检测和定位。

3. 自然语言处理：使用PyTorch构建循环神经网络或者Transformer模型，对文本进行分类、情感分析、机器翻译等任务。

4. 强化学习：使用PyTorch构建强化学习模型，如DQN、A3C等，解决游戏AI、机器人控制等问题。

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基于pytorch的NLP本科生毕设

对于基于pytorch的NLP本科生毕设，可以考虑以下几个方向：

1. 情感分析：使用pytorch搭建情感分析模型，对文本进行情感分类，可以考虑使用IMDB电影评论数据集或者其他公开数据集。

2. 命名实体识别：使用pytorch搭建命名实体识别模型，对文本中的实体进行识别和分类，可以考虑使用CoNLL 2003数据集或者其他公开数据集。

3. 机器翻译：使用pytorch搭建机器翻译模型，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本，可以考虑使用WMT14英德翻译数据集或者其他公开数据集。

4. 文本生成：使用pytorch搭建文本生成模型，生成符合语法和语义规则的文本，可以考虑使用Shakespeare数据集或者其他公开数据集。