大家都知道Scikit-Learn——它是数据科学家基本都知道的产品，提供了几十种易于使用的机器学习算法。它还提供了两种现成的技术来解决超参数调整问题：网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)。这两种技术都是找到正确的超参数配置的强力方法，但是这是一个昂贵和耗时的过程！ 如果想加快这个过程呢Tune sklearn是Scikit
VGGNet模型1. VGGNet模型介绍1.1 VGGNet的结构1.2 VGGNet结构举例2. VGGNet的PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 基本网络单元block2.3 实现VGGNet2.4 训练网络 1. VGGNet模型介绍VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷
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2024-09-18 15:59:43
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# PyTorch Tensor 检索详解
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和动态计算图特性而受到许多开发者的青睐。在处理数据时，Tensor 是 PyTorch 的核心数据结构。本文将探讨如何有效地在 PyTorch Tensor 中进行数据检索，并通过代码示例详细解释其使用方式。
## 什么是 Tensor？
Tensor 是一个多维数组，类似于 NumPy 的数
原创
2024-09-04 06:40:50
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# 理解 PyTorch 中的 Dilation 形成网格
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）广泛应用于图像处理任务。卷积操作通过提取输入图像的特征来实现这一点。然而，标准卷积操作的局限之一是其对输入特征图的感受野（即网络能够“看到”的输入区域）的影响。为了解决这个问题，PyTorch 提供了一个功能强大的概念：**扩张卷积（Dilation）**。本文将探讨扩张卷积的原理，以及如何在 PyT
原创
2024-08-19 03:28:51
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文章目录引言1.网格搜索GridSearchCV()2.随机搜索GridSearchCV()3.总结 引言 不同的超参数的值对于模型的性能有不同的影响,我们需要找到的就是使得模型性能最佳的超参数。1.网格搜索GridSearchCV() 网格搜索的思想非常简单，比如你有2个超参数需要去选择，那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子： ?=0.01,0.1,1.0 和 ?=0.0
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2024-10-21 12:15:15
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gathertorch.gather(*input,dim,index,sparse_grad=False, out=None*) 函数沿着指定的轴 dim 上的索引 index 采集输入张量 input 中的元素值，函数的参数有：input (Tensor) - 输入张量dim (int) - 需要进行索引的轴index (LongTensor) - 要采集元素的索引
?第P2周：彩色图片识别?难度：小白入门⭐语言：Python3、Pytorch? 要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序（✔）手动推导卷积层与池化层的计算过程（✔）?本次的重点在于学会构建CNN网络目录一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.L
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2023-12-22 11:21:52
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基本原理：bag-of-words 模型Bag-of-words词袋模型最初被用在信息检索领域，对于一篇文档来说，假定不考虑文档内的词的顺序关系和语法，只考虑该文档是否出现过这个单词。假设有5类主题，我们的任务是来了一篇文档，判断它属于哪个主题。在训练集中，我们有若干篇文档，它们的主题类型是已知的。我们从中选出一些文档，每篇文档内有一些词，我们利用这些词来构建词袋。我们的词袋可以是这种形式：{‘w
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2023-10-18 22:07:57
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计算机视觉——Bag Of features图像检索原理什么是图像检索什么是Bag Of Word模型什么是sift特征提取什么是视觉词典什么是TF-IDF基于BOW的图像检索步骤结果与分析10维100维1000维5000维分析总结遇到的问题及解决 原理什么是图像检索图像检索就是基于图像的某一特征对其他图片进行匹配检索。从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像
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2024-06-03 12:20:12
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# 图像检索的PyTorch项目概述
在当今计算机视觉领域，图像检索已经成为一个重要的研究方向。图像检索的目的是从大型数据库中找到与用户提供的查询图像相似的图像。这项技术被广泛应用于电商、社交媒体、智能搜索引擎等领域。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的图像检索项目，过程中将提供代码示例并辅以可视化的甘特图和饼状图，以帮助读者更好地理解项目的实施过程。
## 项目结构
一个典型
help命令，格式help+函数名。例：局部上： （1）help plot（二维绘图） （2）help elfun (基本函数——初等函数的帮助) （3）help exp（指数函数的简单帮助） （4）网页格式的帮助doc exp（5）Lookfor （模糊查询） intergral ——模糊查找积分的函数（6）Loo
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2024-07-15 13:13:23
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用matlab优化工具箱解线性规划.doc 用MATLAB优化工具箱解线性规划模型VUBXVLBBEQAEQMINTSCXZ命令1X,FVALLINPROG(C，A，B，AEQ,BEQ,VLB，VUB)2XLINPROG(C，A，B，AEQ,BEQ,VLB，VUB,X0)注意1若没有等式约束,则令AEQ,BEQ2其中X0表示初始点6543218121093MINXXXZ
在本博文中，我将分享如何使用PyTorch实现基于GPU的图片检索。我们将覆盖从环境准备到排错的整个流程，每一步都希望能清晰地指导你实现这一目标。
### 环境准备
首先，确保你的硬件和软件环境符合我们的需求。
#### 软硬件要求
- **硬件**：NVIDIA GPU (CUDA 10.2或更高版本), 至少8GB显存，16GB RAM
- **软件**：Python 3.8+, PyT
深度学习 Day25——使用Pytorch实现彩色图片识别 文章目录深度学习 Day25——使用Pytorch实现彩色图片识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项和设置GPU2、下载数据3、加载数据4、数据可视化四、构建CNN网络结构1、函数介绍2、构建CNN并打印模型3、可视化模型结构五、训练模型1、设置损失函数，学习率2、编写训练函数3、编写测试函数4、正式训练六、结果可视化七、最后
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2024-08-08 15:39:43
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# Java 网格实现
网格是一个由行和列组成的二维数据结构。在计算机科学中，网格经常用于表示游戏地图、图像处理和数据分析等领域。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 实现一个简单的网格，并提供代码示例。
## 网格的数据结构
在 Java 中，我们可以使用二维数组来表示网格。二维数组是一个由行和列组成的矩阵，其中每个元素都有一个对应的行和列索引。以下是一个示例网格的二维数组表示：
``
原创
2023-07-24 07:56:36
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目录Cifar10 转 png第一步：下载 cifar-10-python.tar.gz第二步：运行 1_1_cifar10_to_png.py主要模块scipy.misc.imsave()函数：pickle模块 os.path.join第三步： 训练集、验证集和测试集的划分主要模块glob模块 shutil模块os.walk()方法split()和os.path.split(
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2023-12-03 13:03:15
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在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 进行网格搜索调节超参数。超参数调优在机器学习中扮演着至关重要的角色，因为它直接影响模型的性能。通过有效地调节这些参数，能够帮助我们提高模型的准确性和泛化能力，进而推动业务目标的实现。
> **用户原始反馈**
> "我们的模型在不同任务中的表现差异很大，调整超参数需要花费大量时间，能否提供一些有效的建议？"
在此背景下，可以使用不同超参数组合来
必备条件：此教程part1-YOLO的工作原理PyTorch的基本工作知识，包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构下面我将假设你有了一定的PyTorch基础。如果您是一个入门者，我建议您先学习一下这个框架。 开始：首先创建一个文件夹，我们将检测器的代码放在这个文件夹下。然后
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2024-08-27 20:43:52
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空间划分的数据结构(网格/四叉树/八叉树/BSP树/k-d树/BVH/自定义划分)目录网格 (Grid)网格的应用四叉树/八叉树 (Quadtree/Octree)四叉树/八叉树的应用BSP树 (Binary Space Partitioning Tree)判断点在平面前后算法BSP树的应用参考k-d树 (k-dimensional tree)k-d树的构建k-d树的应用参考层次包围盒树 (Bou
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2024-04-28 21:08:37
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本文介绍了如何使用网格搜索寻找网络的最佳超参数配置。 文章目录1. 准备数据集2. 问题建模2.1 训练集测试集拆分2.2 转化为监督学习问题2.3 前向验证2.4 重复评估2.5 网格搜索2.6 实例化3. 使用网格搜索寻找CNN最佳超参数3.1 超参数配置3.2 消除季节性影响3.3 问题建模3.4 完整代码 代码环境：python -3.7.6
tensorflow -2.1.0假设现在已经
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2024-01-10 21:11:29
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