第一章 数 据1.1 Cifar10 转 png下载 cifar-10-python.tar.gz 下载方式： 官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html linux命令：cd Data
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2024-07-29 15:14:58
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# Python如何运行模型
在机器学习和深度学习领域，模型是一种用于解决实际问题的重要工具。Python是一种广泛使用的编程语言，可以在其上运行各种机器学习和深度学习模型。本文将介绍如何使用Python来运行模型，并通过一个实际问题的例子来说明。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和库。首先，我们需要安装Python的运行环境。你可以从官方网站（
```pyth
原创
2023-11-27 13:34:46
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建造者模式Builder模式的关键在于，将“要做什么”与“做出来”分离，将“how to compose”与“construction”分离：Director知道“how to compose”， Builder负责“how to construction”；Director负责指挥， Builder负责实施；Director负责制定步骤，Builder负责执行具体步骤；例如我们要建造一个房子，在
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2023-08-21 14:33:58
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讲得很好，记下来以后可以借鉴：
如何跑通第一个模型面对一个全新的任务时，可能会遇到深度神经网络的训练不收敛的情况：loss不下降或者计算过程中浮点数越界，处理这种情况有一些常见的技巧。总体的思路是尽量简化训练，使得网络参数很容易学，即使性能不够优，切忌在跑通第一个模型前就做很多为性能优化服务的、增加训练难度的事项，例如数据增强、网络加宽加深等。模型参数选择尽量找一个已经跑通过的、与当前任务相似的任
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2023-07-27 17:06:56
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经过模型训练及测试，我们得到了保存在 ‘./runs/detect/train/weights/’ 下的pt类型文件，这种文件保存的是模型的权重信息，为便于进一步推理和部署，需要将pt文件转为onnx格式，再转为engine格式，下面介绍具体实现步骤。目 录目 录一、pt转onnx1、修改配置文件2、编
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2024-10-17 18:45:23
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# Python 跑模型：从数据预处理到模型评估
在现代数据科学和机器学习领域，Python 已成为最受欢迎的编程语言之一。它以其简洁的语法、强大的库支持以及丰富的社区资源而闻名。本文将介绍如何使用 Python 跑模型，包括数据预处理、模型训练和评估。我们将通过代码示例逐步引导你理解这一过程，同时还会使用 mermaid 语法展示关系图和序列图，帮助你更好地理解模型的各个环节。
## 1.
原创
2024-10-11 10:43:21
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作者：Sainbayar Sukhbaatar, Armand Joulin编译：ronghuaiyang导读Transformer网络给深度学习的许多领域带来了巨大的进步，但它们在训练和推理过程中都非常需要计算资源，今天给大家带来两个使Transformer模型更简单、更高效的方法。Transformer网络给深度学习的许多领域带来了巨大的进步，包括机器翻译、文本理解、语音和图像处理。尽管这些网
训练数据分成三部分：训练集，验证集和测试集验证集和测试集均不参与模型训练迭代．欠拟合：当训练集和验证集/测试集的误差都较大时，此时模型是欠拟合的，可以认为此时模型还无法有效捕捉训练数据中存在的基本信息来进行决策，此时模型的偏差较大过拟合：当训练集误差很小，而验证集/测试集的误差较大时，此时模型是过拟合的，可以认为此时模型已经过度捕捉训练数据中存在的基本信息来，在对验证集和测试集进行决策时，稍微不同
# 如何用Python跑模型？
## 引言
在机器学习和数据科学领域，使用Python进行模型训练和预测是非常常见的。Python具有丰富的库和工具，可以方便地进行数据处理、特征工程和模型训练等操作。本文将介绍使用Python跑模型的流程和步骤，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
下面是使用Python跑模型的整体流程，包括数据准备、特征工程、模型训练和预测等步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-16 17:59:05
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题图：Photo by Dan Aragón on Unsplash什么是PEPPEP 是 Python 增强提案(Python Enhancement Proposal)的缩写。社区通过PEP来给 Python 语言建言献策，每个版本你所看到的新特性和一些变化都是通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终才有我们看到的功能。0、PEP8如果你还不知道PEP8是什么，可能还算不上一位合格的P
1.数据准备 经过上一篇博客（）的数据处理介绍，现在已经将数据处理为了如下格式，现在可以开始训练了。2.模型训练 到了模型训练阶段就比较容易了，本文使用的操作系统是ubuntu系统，使用的软件是Pycharm + Anaconda，其中Pycharm 作为IDE来调试代码，Anaconda用来管理python模拟环境。 本文使用的是python3.8的环境，其它所需的库环境都安
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2024-02-29 07:46:10
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目录1 引言2 高斯混合模型2.1 高斯分布2.2 高斯混合模型3 高斯混合模型的求解4 参考文献 1 引言 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。学习高斯混合模型主要是因为在学习生成模VAE的过程中有许多不理解的地方，经过学习发现很多前置知识都是来源于高斯混合模型和EM算法，因此需要掌握高斯
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2023-12-26 17:12:15
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pytorch框架搭建AlextNet网络实例——实现图像的分类1、网络的搭建2、训练模型2.1、数据的获取2.2、训练模型方法2.3、测试模型方法2.4、保存模型方法2.2、画图方法3、调取保存好的模型进行验证 1、网络的搭建搭建ALextNet网络，这里我们采用和上一篇搭建DNN神经网络不同的方式，采用管道流的方式搭建。集体网络结构如下：卷积层5层： 第一层：
(0): Conv2d(3，
# 项目方案：使用Spark进行深度学习模型训练
## 项目背景
深度学习在各个领域取得了巨大成功，但是由于模型参数多、计算量大的特点，训练过程通常需要大量的计算资源。而Spark是一个分布式计算框架，可以很好的解决大规模数据处理和计算问题，因此结合Spark进行深度学习模型训练，可以提高计算效率和加速训练过程。
## 项目方案
### 1. 数据准备
首先需要准备训练数据，可以使用Spar
原创
2024-02-28 07:40:48
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导语计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，涉及数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。当程序在运行
大数据文摘出品编译：王转转Python已经得到了全球程序员的喜爱，但是还是遭到一些人的诟病，原因之一就是认为它运行缓慢。其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢，在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质，以及他们编写优化而高效代码的能力。Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。时序分析在
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2024-08-29 21:41:48
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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# 运行 ONNX 模型在 Python 中
在机器学习领域，ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示深度学习模型的开放式文件格式。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中运行 ONNX 模型，并通过一个实际问题来展示如何使用 ONNX 模型来解决问题。
## 实际问题
假设我们有一个已经训练好的深度学习模型，该模型可以根据输入的数据预测房价
原创
2024-07-09 05:27:17
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环境配置：Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。
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2024-07-14 10:21:03
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在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。(1)启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
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2024-04-19 08:22:39
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