前言这篇笔记是学习pytorch的数据预处理方式transforms，这篇笔记包括两个要点，第一是在已经选好transform方法transform1,transform2,transform3...，并且都设置好参数数的前提下，如何在每次迭代的时候选择不同组的transform方法或者使用不同的调用顺序，第二是如何自定义transform方法 ，虽然pytorch提供了很多transform方法
# 使用PyTorch进行分类预测的实用指南
在数据科学和机器学习领域，分类任务是最常见的任务之一。PyTorch是一个强大的框架，广泛用于深度学习。对于刚入行的小白，了解如何使用PyTorch进行分类预测非常重要。以下是一篇详细的教程，包含了整个流程和步骤，并附上代码示例。
## 整体流程
以下表格列出了如何使用PyTorch进行分类预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
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2023-12-15 10:44:53
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运筹学知识点全套第二章 预测一、预测预测就是对未来不确定的事件进行估计或判断。预测是决策的基础。二、预测的方法和分类预测的分类（内容）： （1）经济预测：又分为宏观经济预测和微观经济预测 宏观经济：是指对整个国民经济范围的经济预测 微观经济预测: 是指对单个经济实体（企业）的各项指标及其所涉及到国内外市场经济形式的预测 （2）军事预测：研究与战争军事有关的问题 （3）科技预测：又分为科学预测和技
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2024-02-08 22:35:11
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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
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2023-11-17 20:40:39
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Task2:预训练模型预测 参考代码：B站up主同济子豪兄开源在GitHub的图像分类代码 task 2是使用预训练模型进行预测。但是我的数据集本身与ImageNet的数据差别过大了，是无法准确识别的。不过倒是可以判断出一些零件像什么。使用resnet18进行预测参考up主子豪大佬的代码，首先使用了resnet18模型进行预测。载入模型from torchvision import models
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2023-11-22 17:10:08
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1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
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2023-12-04 15:37:19
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零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测TASK021.学习目标：2.学习内容2.1载入库2.2载入数据2.3数据总览2.4数据缺失和异常2.5预测值分布 1.学习目标：数据探索性分析EDA为什么要做EDA：了解数据集了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系引导数据处理以及特征工程2.学习内容2.1载入库载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视
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2024-07-09 00:26:20
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PyTorch中的topk方法以及分类Top-K准确率的实现Top-K 准确率在分类任务中的类别数很多时（如ImageNet中1000类），通常任务是比较困难的，有时模型虽然不能准确地将ground truth作为最高概率预测出来，但通过学习，至少groud truth的准确率能够在所有类中处于很靠前的位置，这在现实生活中也是有一定应用意义的，因此除了常规的Top-1 Acc，放宽要求的Tok-K
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2024-01-28 15:55:17
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1 包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。 这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。 但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播
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2023-11-20 22:00:20
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1 数据集加载pytorch中数据集加载相关的类主要有 DateSet 和 DateLoader；数据集加载我打算分两个系列来写：基础版和升级版。基础版的数据加载，数据是现成的，不需要自己写程序进行额外处理，直接调用已有函数即可；升级版本中，涉及到了自己制作数据集的情况，有时候还需要自己实现dataset 类， 主要实现三个函数 __init__, __len__, __getitem
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2023-11-23 15:56:56
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序列预测问题(Sequence Prediction Problems)序列预测问题可以分为以下四种：序列预测序列分类序列生成序列到序列的预测1.序列预测：从给出的序列预测下一个值如: Input Sequence: 1, 2, 3, 4, 5 Output Sequence: 6 序列预测通常也可以称为序列学习，下面是一些序列预测的案列： 1.天气预报：根据一系列有关天气的观察结果，预测明天的预
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2023-11-23 20:21:23
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SOFTMAX简洁实现softmax回归的简洁实现1. 数据集2. 初始化模型参数3. 重新审视softmax实现4. 定义优化算法5. 训练 softmax回归的简洁实现1. 数据集我们仍旧使用Fashion-MNIST数据集，并且使用上一节中定义好的函数进行数据集的加载。batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashio
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
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2023-11-14 13:56:58
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现一维卷积神经网络（1D CNN）进行分类任务。随着深度学习的迅速发展，卷积神经网络已被广泛应用于各种任务中，包括音频处理、时间序列分析等领域。一维卷积非常适合处理序列数据，可以有效提取特征并进行分类。接下来，我们将逐步分析问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案以及后续的预防措施。
## 问题背景
在开发一维 CNN 模型进行分类时，我们的
在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 进行 NBA 得分预测。通过一些具体的步骤和示例代码，我将引导你掌握这一技术与实践的结合。
为了预测 NBA 比赛的得分，我们需要考虑不同球队的历史表现、球员的状态以及比赛的具体情况。以下是我们在进行得分预测时需要遵循的一个大致流程：
1. 数据收集
2. 数据预处理
3. 特征工程
4. 建立和训练模型
5. 评估模型性能
6. 进行预测
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最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路
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2024-07-26 14:43:34
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文章目录问题描述训练集和验证集训练分布训练方法训练结果解决办法1. 修改学习率如何寻找最优的初始学习率2. 查看各类样本的分布，使用采样的方法WeightedRandomSampler3. 在计算损失时对不同标签的样本赋予不同大小的权重 Focal_Loss()4. 在训练集进行随机采样 问题描述二分类 0与1（阴性与阳性）训练集和验证集训练分布训练集数据验证集数据阳性（1）2130238阴性（
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2023-11-25 18:18:40
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在图像分类任务中，使用 PyTorch 实现批量预测是一个常见的需求。这一过程可以优化模型的推理效率和减少计算资源的消耗，但对于初学者来说，可能会面临一些挑战。接下来，我们将详细探讨“pytorch如何实现图像分类批量预测”的过程，包括可能遇到的问题、错误现象、根因分析、解决方案等方面。
### 问题背景
在日常的深度学习任务中，图像分类是一项重要的应用。随着数据量的增加和计算成本的上升，如何
背景机器学习模型在用户增长、智能风控等业务中有非常广泛的应用。常用的二分类模型输出结果为0~1之间的概率值。通常建模人员会将分数映射为0~1000之间的数值。并且通过特定手段将其划分为离散的几个级别。连续的分值有诸多好处，比如可以用来判断两个用户谁的风险更高，或者谁的流失率更大。但是在实际使用中，大多数情况会将分数切分成不同的级别，比如[0,0.2)为A类用户，[0.2,0.4)为B类用户，等等。
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2023-08-14 11:54:47
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