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
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2023-09-06 22:12:52
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前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下： 从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。 CIFAR10公开数据地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
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2023-10-16 00:08:13
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结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
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2024-05-15 10:33:17
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文章目录pytorch：构建简单CNN定义网络总结 pytorch：构建简单CNN上图是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层的输入,知道最后得到结果.神经网络的典型训练过程如下:定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);在数据集上迭代;通过神经网络处理输入;计算损失(输出结果和正确值的差距大小)将梯度反向传播会网络的参数;更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:
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2023-10-16 13:20:15
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目录1、DCNN模型2、TextCNN模型3、XML-CNN模型4、Character-level CNN模型5、VDCNN模型1、DCNN模型DCNN是由Nal Kalchbrenner[1]等人于2014年提出的一种算法，其利用CNN模型将输入进行卷积操作，并利用K-MAX pooling操作，最终将变长的文本序列输出为定长的序列，这种方式能够获取短文本和长文本之间的关系。文章在4个数据集进行
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2024-01-15 13:54:11
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目录前言一、论文笔记二、基于pytorch的文本预处理 1、读取数据集 2、构建词表 3、将文字转换成数字特征 4、将每条文本转换为数字列表 5、将每条文本设置为相同长度 &
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2024-05-28 13:29:29
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练1 读取图片文件def get_files(filename):
class_train = []
label_train = []
for train_class in os.listdir(filename):
for pic in os.li
# 使用PyTorch进行图片分类的卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种非常重要的模型。它特别适合处理图像数据，能够自动提取特征，从而进行有效的分类。在这篇文章中，我们将通过PyTorch库，带领大家实现一个简单的图像分类CNN模型。
## 1. 基础知识
在开始之前，了解一些基本概念是非常有帮助的：
- **卷积层**：通过卷积操作提取特征。
- **激活函
2020年10月5号，依然在家学习。今天是我写的第四个 Pytorch程序， 这一
原创
2022-12-14 16:27:35
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改文章转载于作者：weixin_40001805 仅供学习参考！！！ 之前用bert一直都是根据keras-bert封装库操作的，操作非常简便（可参考苏剑林大佬博客当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势），这次想要来尝试一下基于pytorch的bert实践。最近pytorch大火，而目前很少有博客完整的给出pytorch-bert的应用代码，本文从最简单的中文文本分类入手，一步
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2024-07-25 10:16:57
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本人也是小白一枚，主要是边学习边记录，打算把一些学到的算法整理一下，方便以后回顾。如果有不对的地方，希望大家指证，一起共同成长。目标：利用BP神经网络解决多分类问题 库：pyorch、numpy根据此问题，主要为四部分：数据集的读取，模型的搭建，训练，预测。一：数据集读取 前提采用txt文件存储数据，例如下图（形式：特征数据和种类数间均为以空格或TAB键分隔，每行表示一组数据，其中最后一个数表示种
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2023-09-08 18:35:23
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softmax回归初探最开始看见softmax回归这个名词，我的意识里想当然的把它当做是回归问题中的概念。其实不然，softmax回归是处理多分类任务时较为常用的方式。1.回归与分类首先是对于回归的理解：回归问题的输出多为自然区间R上的单连续数值的输出，并且是将其与真实值之间的区别作为误差。而对于分类的理解：分类问题的输出通常是多个，每一个输出代表着预测为第 i 类的置信度。2.softmax使用
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2023-09-15 15:11:47
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TextCNN简介实验部分语料数据准备语料数据预处理模型搭建嗷数据输入总结参考文献 TextCNN简介CNN,全称卷积神经网络(Convolutional neural network),是计算机视觉领域(CV)最常见的一种网络之一,那么这种模型有什么用呢? 其实最早这种网络是用来对图片中所包含的大量信息进行压缩降维度和特征提取的.不难想象,如今一张图片的像素通常是800*600意味着这个图片至少
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2024-06-25 17:12:13
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本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda instal
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2023-08-24 01:20:41
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卷积神经网络——CNN目标识别和分类实现对图像的高准确率识别卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN 工作的顺序：一张图片经过卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层、全连接层最
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2023-10-12 14:39:56
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textcnn原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。textcnn详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点了。然后经过不同 filter_size的一维卷积层（这里是2,3,4），每个filter_size 有filter_num（这里是2）个输出 ch
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2023-11-24 14:33:00
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学习caffe的最终目的，是可以利用自己的数据集，训练模型，并解决实际问题。所以在前面跑通了mnist和cifar-10例程的基础上，尝试训练自己的模型，从头到尾走一遍所有的流程。准备数据、训练并得到模型，利用模型进行分类预测。一、准备数据1、在网上找了一些图片，分为五类，编号为0,1,2,3,4，每类训练数据50张，测试数据20张。博主将所有的train图片都放在了train文件夹下，编号为0-
随着互联网技术的快速发展与智能终端的不断普及，网购、网聊、网课、远程办公已是人们生活的新常态、新模式，由此产生了大量的短文本数据。如何从这些文本数据中挖掘有价值的信息？例如，在许多短信、邮件等文本数据中需要剔除垃圾信息，把有价值的短信或邮件自动臻别出来；在众多的评论性文本数据中需要对文本的情感特征进行分析，把有价值的评论自动挖掘出来；在海量的社交网络用户文本数据中需要监测谣言与舆情，把有价值的特征
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2024-06-25 06:40:23
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怎样才算正确检测到一个目标？什么是IOU：mAP计算方法： 假设针对某一类别的AP情况 TP：预测正确的边界框个数。预测边界框与GT-box的IOU>0.5 FP：假阳性 （ FN就是 把检测对象检测为背景的 那些检测框 的数量，也就是一些被检测错误（F）为负样本（N）的样本，它们本来应该被检测为正样本。 ） FN：漏检 ↑只检测出了一个目标： TP=1 FP=0 Precisinotall
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2023-12-16 13:27:21
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1、 传统图像分类优缺点图像分类的传统流程涉及2个模块：特征提取和分类。传统的特征提取是从原始图像中提取手工设计的特征，如Haar、LBP、HOG等，然后采用分类器对其进行分类（如SVM、boost、cascade）。其缺点有如下几点：1） &nb
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2024-10-11 14:18:22
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