1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始： import tensorflow as tf#定义‘符号’变量，也称为占位符a = tf.placeholder("float")b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.S
Tensorflow 基本运算机制 1.CPU版本的Tensorflow == 1.13.1 2.GPU版本的Tensorflow == 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 ==11.6，Python版本 == 3.6, 显卡为3060，本系列文章若没有特别说明Tensorflow版本，默认为使用CPU版本的Tensorflow！！！ 文章目录Tensorflow 基本运算机制一、基本概念
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2024-05-24 23:29:55
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从TensorFlow这个名字中，我们可以发现，tensor（张量），flow（流），在TensorFlow中两个最重要的概念，一个TensorFlow程序主要是由计算图、张量以及模型回话三个部分组成。一、计算图一个使用TensorFlow编写的程序主要分为两个部分，一个是构建计算图部分，一个是执行计算图。下面，我来构建一个非常简单的计算图。import tensorflow as tf
if
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2024-09-25 20:14:03
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在数据科学和机器学习中，计算模型的准确性（accuracy）是非常重要的一部分。这个过程并不是单一的步骤，而是涉及到多个方面，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中计算准确性，并展示相关的代码与流程图。
### 环境配置
为了开始进行准确性计算，我们需要确保我们的环境已经配置好。下面是需要安装的库和工具：
1. P
# Python中计算 Accuracy 的方方面面
在机器学习和深度学习中，评估模型性能的指标有很多种，而准确率（Accuracy）是最常用的评估指标之一。准确率是指正确分类的样本数占总样本数的比例。这一度量简单易懂，因此在许多应用中得到了广泛使用。本文将详细介绍如何在 Python 中计算准确率，并提供相关代码示例。
## 什么是准确率（Accuracy）
准确率可以用以下公式表示：
原创
2024-09-30 06:17:24
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在图像分类或是识别任务中，一般要求计算top-1，top-2，tor-5等准确率，下面是用Tensorflow2实现这一功能的基本代码，可以根据要求改代码分别计算：def accuracy(output,target,topk(1,)): maxk=max(topk) batch_size=target.shape[0] pred=tf.math.top_k...
原创
2021-06-05 16:42:14
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文章目录一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告1、准确率**第一种方式：accuracy_score****第二种方式：metrics**其中average参数有五种：(None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples') . 2、召回率. 3、F1. 4、混淆矩阵横为true label 竖为predict 类型，unicode是单独的，不是byte类型,不支持中文python3中有Unicode(utf-8)字符串以及字节类：byte,bytearrays，支持中文 2.range与xrangepython2中range返回的是一个列表，xrange返回的是一个生成器python3中取消了python
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2024-01-25 21:41:58
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loss：训练集损失值accuracy:训练集准确率val_loss:测试集损失值val_accruacy:测试集准确率以下5种情况可供参考：train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset）train loss 趋于不变.
原创
2021-07-12 11:45:05
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learning_rate:学习率设置大了震荡不收敛,设置小了,收敛速度太慢,时间成本高.下面我们使用tensorflow设置损失函数为 y=(w+1)^2, 初始w=5, 更改学习率看一下loss值输出的变化情况, 显然,我们知道最优的值w=-1code:#coding:utf-8
"""设置损失函数为 loss = (w+1)^2 令w的初值为常数5,反向传播就是求最优的w,即求最小的los
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2024-03-18 12:56:20
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model.eval()和with torch.no_grad()的区别在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下，主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换
在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); batchnorm层会继续计算数据的
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2023-10-20 22:21:23
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# Python机器学习中的准确率计算
## 引言
在机器学习模型的评估中，准确率（Accuracy）是最为基础但同时也是最重要的一个指标。它反映了模型在测试集上的预测能力，即正确分类的样本占总样本的比例。本文将介绍如何使用Python计算机器学习模型的准确率，并通过代码示例和相关图示进一步阐明这一过程。
## 什么是准确率？
准确率是机器学习中常用的性能指标之一，通常定义为：
\[
A
原创
2024-08-07 08:16:46
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# NLP中的不同置信度如何计算准确率
在自然语言处理（NLP）领域，模型的性能通常通过准确率来衡量。准确率是指模型正确预测的样本占总样本的比例。然而，当我们引入“置信度”（confidence）这一概念时，情况就变得更加复杂。本文将探讨如何根据不同的置信度计算准确率，并用Python代码进行示例分析。
## 置信度的概念
在机器学习中，置信度是模型对其预测结果的“确信”程度。通常用一个介于
神经网络与反向传播从数学角度上来说，神经网络就是经过训练得到所需结果的一个复杂的数学函数。反向传播是神经网络的重要概念，主要根据链式法则计算损失Loss对输入权重w的梯度（偏导数），然后使用学习率更新权重值，以总体上减少损失。创建和训练神经网络一般包含以下5个步骤：1. 定义网络结构；2. 使用输入数据在该网络结构上进行正向传播；3. 计算损失Loss；4. 反向传播计算每个权重的梯度；5. 根据
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2023-09-05 17:57:52
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示例：假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生. 现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了. 作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作。一、概念 1.1 准确率（Accurary）：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 前面的场景中，实际情况是那个班级有男和女两类，某人(也
TensorFlow计算模型——计算图计算图的概念TensorFlow的名字中已经说明了最重要的两个概念——Tensor(张量)和Flow(流)。TensorFlow是通过一个计算图的形式来表达计算的编程系统。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。如果一个运算的输入依赖于另一个运算的输出，那么两个运算有依赖关系。下图中，a和b两个常量不依赖
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2024-05-13 03:20:46
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1.tensorflow的概念 TensorFlow=Tensor + Flow Tensor（张量）数据结构：多维数组 Flow（流）计算模型：张量之间通过计算而转换的过程 TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算的编程系统，每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的关系2.计算图（数据流图）的概念 计算图是一个有向图，由以下内容构成：一组节点，每个节点都代表一个操
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2024-04-07 08:47:52
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一、TensorFlow的概念 TensorFlow = Tensor + Flow Tensor：张量 ；Flow：流 数据结构：多维数组 TensorFlow就是张量从流图的一端流动到另一端的过程，是一个通过
计算图
的形式表述计
算的编程系统，每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的关系。 二、计算图（数据流图）的概念计算图是一个有向图，由以
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2024-04-10 21:08:00
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Training iter #1: Batch Loss = 1.234543, Accuracy = 0.29866665601730347PERFORMANCE ON TEST SET: Batch Loss = 1.146768569946289, Accuracy = 0.370287150
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2019-04-19 19:39:00
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本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、sigmoid函数1.激活函数曲线2.激活函数形式二、Tanh函数1.激活函数曲线2.激活函数形式二、Relu函数1.激活函数曲线2.激活函数形式 一、sigmoid函数1.激活函数曲线激活函数的作用是能够给神
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2024-04-18 13:40:49
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