这次博客准备写一系列有关机器学习的分类模型，大家都知道分类模型有很多，有KNN，SVM，逻辑回归，决策树，随机森林，朴素贝叶斯等。下面一一介绍这些算法的思想以及优缺点： KNN(K近邻法) K-近邻是一种分类算法，其思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。找到训练集样本空间中的K个距离预测样本x最
损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
转载
2023-08-05 20:24:11
68阅读
K-Nearest Neighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。 该方法有时被称为是“learning by example”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。 CvKNearest class&
# pytorch分类器模型增量训练
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用pytorch实现分类器模型的增量训练。本文将会以以下步骤来进行讲解：
1. 准备数据集
2. 定义模型
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型
5. 保存和加载模型
6. 增量训练
## 1. 准备数据集
在进行模型训练之前，我们首先需要准备训练集和测试集数据。通常情况下，数据集会以图片的形式存储，我们
原创
2023-08-31 11:06:06
130阅读
使用pytorch框架搭建一个图像分类模型通常包含以下步骤：1、数据加载DataSet,DataLoader，数据转换transforms2、构建模型、模型训练3、模型误差分析下面依次来看一下上述几个步骤的实现方法：一、数据加载、数据增强a)、有时候torchvision.transform中提供的数据转换方法不能满足项目需要，需要自定义数据转换方法进行数据增强，以下InvertTransform
转载
2023-06-30 18:36:49
195阅读
1 仓库使用说明仓库地址：https://github.com/lxztju/pytorch_classification/tree/v1这是一个基于pytorch框架的深度学习分类网络的仓库，通过在cfg文件中配置网络类型及训练参数，训练数据，模型保存路径等。支持以下分类模型：from models import Resnet50, Resnet101, Resnext101_32x8d,Res
评价分类模型的指标1. 准确率acc = 分类正确的样本数/总样本数例如：当样本总数是100，正确分类的样本个数是60，那么 acc = 60/100=0.6 。 缺点：当正负样本不均衡的时候，用准确率不能很好的评估模型的好坏。例如：正样本个数为：995个；负样本个数为：5个；即使我的模型不做任何训练，对所有的数据都判定为正，这样得到的准确率也很高，acc=99.5%。2. 混淆矩阵3. F1_s
深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
转载
2023-08-04 22:38:57
72阅读
pytorch入门3.0构建分类模型再体验（准备数据）pytorch入门3.1构建分类模型再体验（模型和训练）pytorch入门3.2构建分类模型再体验（批处理）
在分类模型中，我们使用的神经网络模型其实跟回归模型中的差不多，但是这里我们输入的是两个数（数值对），输出也是两个数，分类0或者分类1的概率。在最终输出的时候我们使用了softmax函数对输出进行概率化表示，就是使得分类0和分类1的概率之
今天将介绍深度学习中的分类模型，以下主要介绍Softmax的基本概念、神经网络模型、交叉熵损失函数、准确率以及Pytorch实现图像分类。
0
1Softmax基本概念
在分类问题中，通常标签都为类别，可以用离散值来代替。例如，在图像分类问题中，假设一张图片是的灰度图片，那么图片中的4个像素值便是特征。假设对应的标签是猫狗等动物，其都是离散值，在深度学习模
本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类！！！1.训练神经网络分类模型
import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed
一.数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_7blbYJc0ouCGmqe8kBnTw 提取码: c6ex 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二.训练模型1.定义数据初始化import torchvision.transforms as transforms
image_size=(224,224) #
data_transforms=transfor
转载
2023-09-06 22:12:52
166阅读
我们将讲解一些梯度下降优化算法，对它们如何工作给出一些直观的理解，然后在PyTorch中实现每一个算法。在我们开始沿着这条路走之前，先澄清一下有时会困惑的东西。反向传播是一种计算神经网络中参数相对于损失的梯度的算法。梯度下降优化算法利用每个参数梯度来计算如何更新参数以减少损失。另一个小提示:这些实现更多的是出于教育目的，当实际训练神经网络时，你一定要使用torch.optim中提供的适当的PyTo
一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
转载
2023-09-17 13:39:16
89阅读
首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
转载
2023-08-17 01:27:17
122阅读
前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
转载
2023-06-30 18:35:59
398阅读
本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。这样可以对
训练一个分类器 文章目录训练一个分类器1. 数据2. 训练一个图片分类器（1）加载和标准化CIFAR10（2）定义一个卷积神经网络（3）定义损失函数和优化器（4）训练网络（5）在测试集上测试网络3. 在GPU上训练4. 在多个GPU上训练 1. 数据通常来说，当你处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包将数据加载为numpy array形式，然后将数组转换成torch.*Te
文章目录0 前言1 加载和规范化CIFAR102 定义一个卷积网络3 定义损失函数和优化器4 训练网络5 测试网络6 在GPU上训练模型参考资料 0 前言 TRAINGING A CLASSIFIER 这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下，学习一波写法，供以后查阅，自己跑的项目在github上，稍微修改了一下训练策略，能使分类精度从53%
对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
转载
2023-08-09 19:23:46
59阅读
