一、环境配置 1.python 3.8 2.torch 1.9.1+cu102 3.visdom (画图工具)二、数据准备（模拟数据） （目标任务：根据现有数据，预测未来数据）&nbs
转载
2023-08-10 19:28:51
250阅读
基本用法：criterion = LossCriterion() # 构造函数有自己的参数
loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数计算出来的结果已经对mini-batch取了平均分类和回归的区别：在于输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 1、nn.L1Loss()nn.L1Loss(size
转载
2023-11-09 00:32:41
143阅读
目录一、需求说明二、程序设计三、从指定网站获取新闻1.找一个提供新闻的网站2. 库的安装3. 访问网站，获取页面数据4. 查找最新新闻的链接5. 抓取网页中的新闻文字 一、需求说明关注时事新闻，是发财的第一步。某产品经理提出以下三个需求开发一个程序：1. 每天自动从网上找到新闻2. 自动整理新闻排版成一张图片我想，这不就是我们群里辉哥每天的工作吗，辉哥太辛苦了，我要写一个这样的程序为他减
用pytorch写一个最基本的分类模型，这里分类的数据是二维的[x1,x2]，假设为一类，为第二类。其实就是用一个圆将平面上的数据分为两类，圆内一类，圆外一类。预测时候给任意一个数据，判断是哪一类。第一步，搭建网络输入层由于每个数据的维度是2，所以输入层为2，设置一个隐藏层，隐藏层单元数为10个，输出层为2，因为是2分类。那么最后得到[0,1]是一类，[1,0]又是另一类。在前向传播的时候，经过隐
转载
2023-07-27 21:52:07
8阅读
分类问题使用线性回归解决的都是线性问题，而乳腺癌预测是分类问题。那么PyTorch是怎么求解一个非线性问题？乳腺癌预测根据血常规的化验预测，查询出规律。有30多个特征，输出0或1 是否患有乳腺癌。一、获取数据import pandas as pd
# 读取乳腺癌的数据
df = pd.read_csv('./breast_cancer.csv')
# 数据中的30个特征
X = df[df.co
转载
2023-10-10 09:18:54
141阅读
# PyTorch DNN预测结果的实现
## 1. 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现深度神经网络（DNN）来进行预测。我将按照以下步骤来进行讲解：
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型预测
在每个步骤中，我将给出相应的代码示例，并注释说明代码的作用。
## 2. 数据准备
在开始构建模型之前，我们首先需要准备数据。通常，我们会将数据分为训练
原创
2024-02-03 08:00:15
63阅读
作者：Horace He机器之心编译参与：张倩、郑丽慧2019 年，ML 框架之争只剩两个实力玩家：PyTorch 和 TensorFlow。研究者大批涌向 PyTorch，而业界的首选仍然是 TensorFlow。未来，谁能在 ML 框架之争中迎来「高光时刻」？自 2012 年深度学习再度成为焦点以来，很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。从早期的学术框架 Caffe、Theano 到如
Stanford机器学习__Lecture notes CS229. Linear Regression(1) 我们之前用简单最小二乘法解决了简单线性回归的问题，那么我们为什么选择最小二乘法作为目标函数，为什么要让模型的预测数据与实际数据之差的平方而不是绝对值和最小来优化模型参数？最小二乘法的概率解释(Probabilistic interpretation)假设：我们知道，大部分模型都是理想状
转载
2024-08-31 22:43:58
39阅读
目录【A】安装配置环境【B1】预测单张图像-英文【B2】预测单张图像-中文【C1】预测视频文件-英文【C2】预测视频文件-中文【D1】预测摄像头实时画面-英文【D2】预测摄像头实时画面-中文总结吐槽：谷歌的网页关闭设置真的,,,我刚完善完听课内容，不小心关闭了，直接从头开始这次还是用了feature的GPU，Kaggle那个没那么方便，当然平时运行的项目不太大还是可以用教学视频：同济子豪兄的个人空
转载
2024-05-13 13:24:37
83阅读
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行分类预测1、导入库2、自定义函数3、定义主函数main()4、执行5、完整代码部分 这段代码实现了一个神经网络模型在数据集上的训练和测试。具体流程如下： 1、导入库引入必要的库，包括PyTorch、Pandas等。2、自定义函数（1）定义数据预处理函数zscore()，用于将数据进行标准化处理。 （2）定义MyDataset类，继承自pyt
转载
2023-11-17 20:40:39
129阅读
目录I. 前言II. 数据处理III. LSTM模型IV. 训练/测试V. 源码及数据 I. 前言在前面的一篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）中，我们利用LSTM实现了负荷预测，但我们只是简单利用负荷预测负荷，并没有利用到其他一些环境变量，比如温度、湿度等。本篇文章主要考虑用PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测。II. 数据处理数据集为某个地区某段时间内的电
转载
2023-08-10 12:49:29
153阅读
# 使用PaddleNLP进行预测结果处理的指南
在自然语言处理（NLP）领域，PaddleNLP是一个强大的工具。本文将指导你如何将PaddleNLP的预测结果转换为可用的输出结果。我们将通过流程表格和逐步代码示例来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
下面是整个流程的概述，包括关键步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|------
原创
2024-10-31 05:39:39
80阅读
# PyTorch 模型预测结果导出
## 引言
在深度学习领域，PyTorch 是一种流行的开源深度学习框架，它提供了灵活的工具和库来构建和训练神经网络模型。在模型训练完成后，我们通常需要将模型应用于新数据并导出预测结果，以便进一步分析和使用。本文将介绍如何使用 PyTorch 导出模型预测结果，并提供相应的代码示例。
## 导出模型预测结果的步骤
### 1. 加载已训练的模型
首先，我
原创
2024-02-17 03:17:29
956阅读
在这篇博文中，我们将深入讨论如何利用 Python 进行交通流预测及其输出预测结果。这个过程涉及多个步骤和技术工具的集成，下面将详细记录环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，首先需要准备开发环境。我们需要安装相关的 Python 库和一些工具。
### 依赖安装指南
在不同的平台上安装依赖项，请参考以下命令：
```bash
# XGBoost Python 预测结果输出
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的机器学习算法，它在许多数据科学竞赛和实际应用中都表现出色。在Python中，我们可以使用`xgboost`库来实现XGBoost算法，并进行模型训练和预测。
## 如何使用XGBoost进行预测
在使用XGBoost进行预测之前，我们首先需要训练一个模型。下面是一个
原创
2024-04-13 05:19:57
425阅读
【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。参考目录： 文章目录1 模型的构建2 结构参数的存储与载入3 参数的存储与载入4 结构的存储与载入 本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。 1 模型的构
基于多头注意力对抗机制的复杂场景行人轨迹预测４ MAGAM 模型4.1 模型整体框架4.2 轨迹编码器模块4.3 交互特征提取模块4.4 轨迹解码器模块4.5 生成器与判别器５ 实 验5.3 评价标准5.5 实验结果与分析5.5.1 行人轨迹预测误差对比分析5.5.4 模型性能对比６ 总 结 ４ MAGAM 模型一种基于多头注意力机制的生成对抗网络模型4.1 模型整体框架图 ２ 为 ＭＡＧＡＭ
转载
2024-03-22 13:24:33
218阅读
# PyTorch打印每层输出结果的实现方法
## 1. 概述
在PyTorch中，我们可以通过添加hook来打印每层的输出结果。Hook是一种在模型的某个特定层上注册的函数，它可以在每次前向传播时获取该层的输出。
本篇文章将向你介绍如何实现PyTorch中打印每层输出结果的方法。我们将按照以下步骤进行讲解：
1. 导入必要的库
2. 定义模型
3. 注册hook函数
4. 前向传播并打印输
原创
2023-11-16 08:12:18
1113阅读
损失函数可以分为三类：回归损失函数、分类损失函数和排序损失函数1、L1 loss计算实际值和预测值之间的绝对值之和的平均值。y表示标签，pred表示预测值。（回归问题），当目标变量的分布具有异常值时，即与平均值相差很大的值，它被认为对异常值具有很好的鲁棒性。import torch
def lossTest():
input=torch.randn(3,5,requires_grad=Tr
转载
2023-11-14 13:56:58
124阅读
将以实例介绍 ivregress 两阶段回归中 esttab, outreg2, asdoc 三种输出命令的优劣之处。1. 输出命令介绍1.1 esttab 命令简介新的 esttab 命令是 estout 的包装器。它的语法比 estout 简单得多，而且默认情况下，它会在 S
转载
2024-07-25 14:09:39
228阅读
