1、下载fashion-mnist数据集地址：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下面这四个都要下载，下载完成后，解压到同一个目录，我是解压到“E:/fashion_mnist/”这个目录里面，好和下面的代码目录一致2、在Geany中执行下面这段代码。这段代码里面，需要先用pip安装skimage、torch、torchvision，前两
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2023-11-06 17:16:38
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# 深度学习模型训练
深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构进行数据处理和分析。通过大量的数据训练深度学习模型，可以实现从数据中自动提取特征和模式，从而达到识别、分类和预测等任务的目的。本文将以一个简单的图像分类任务为例，介绍深度学习模型的训练过程，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备训练所需的数据。在图像分类任务中，通常需要使用带有标签（label）的
原创
2023-07-23 07:39:01
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正文长期以来，“软件业”一直被视为“智力密集”型的“朝阳”产业，大多数从业者都受过高等教育，其平均素质居于社会各行业的前列，这个产业的顶尖人物被公众视为“知识英雄”，比如微软公司的创始人比尔盖茨雄据世界首富之位多年，更是为人“津津乐道”。16年前我下决心开始学习计算机技术的时候，对这个行业也充满了自豪感。然而世事难料，在2009年高考刚刚结束之际，中国权威出版机构社会科学文献出版社于2009年6月
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2017-06-06 17:13:32
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2011-09-23 22:58:00
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长期以来，“软件业”一直被视为“智力密集”型的“朝阳”产业，大多数从业者都受过高等教育，其平均素质居于社会各行业的前列，这个产业的顶尖人物被公众视为“知识英雄”，比如微软公司的创始人比尔盖茨雄据世界首富之位多年，更是为人“津津乐道”。16年前我下决心开始学习计算机技术的时候，对这个行业也充满了自豪感。然而世事难料，在2009年高考刚刚结束之际，中国权威出版机构社会科学文献出版社于2009年6月10
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精选
2011-01-03 17:19:27
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心开始学习计算机技术的时候，对这个行业也充满了自豪感。然而世事难料，在2009年高考刚刚结束之际，中国权威出版机构社会科学文献出版社于2009年...
原创
2023-04-21 10:39:14
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长期以来，“软件业”一直被视为“智力密集”型的“朝阳”产业，大多数从业者都受过高等教育，其平均素质居于社会各行业的前出版机构社会科学文献出版社于2
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2022-12-27 10:33:51
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有这么一种情况，如果说我训练了一个数据集，效果还不错，但总不能每次都要经过一次训练在拿来用吧，一次训练能达到上万次，对于普通电脑来说根本不可能训练，所以我们要把它保存成一个模型文件（检查点），用到的时候直接拿来用就好了。保存模型文件很简单，只需要用下面2句话就行了：saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,save_path="checkpoint_
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2023-10-15 11:14:19
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Treelink模型测试报告
1. 什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法，其学术上的名称是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）。GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式
Android 调用 TensorFlow Object Detection API 模型 之前看了好多的博客，移植的方法大都是下载官方的Android源码替换里面的.pb模型文件和labels.txt文件，其它的什么都没有讲，这里记录一下我的一些理解。官方Android项目源码中有一个TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java文件其中有官方写好的关于预处理bi
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2024-04-07 15:04:50
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# Python如何查看训练出来的模型？
在机器学习中，训练出来的模型是我们通过算法和数据训练得到的一个表示数据关系的数学函数。在使用这些模型进行预测或分类任务时，了解模型的内部结构和参数是非常有用的。Python提供了许多库和工具，可以帮助我们查看和分析已训练的模型。本文将介绍几种常见的方法来查看训练出来的模型，并提供相应的示例。
## 方法一：使用sklearn库
scikit-lear
原创
2023-07-25 19:12:11
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刚开始，我学编程的动力，来自于对hacker的兴趣，觉得很酷，不学编程，似乎成不了真正的hacker...花点钱，找个数学厉害的人我不是，你可能也不是。
原创
2024-03-08 09:03:20
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文章目录一、 数字类型1.1 int整型1.1.1 作用1.1.2 定义1.2 float浮点型1.2.1 作用1.2.2 定义1.3 数字类型的使用数学运算比较大小二 字符串类型str2.1 作用2.2 定义2.3 使用三、 列表list3.1 作用3.2 定义3.3 使用四、 字典dict4.1 作用4.2 定义4.3 使用五、 布尔bool5.1 作用5.2 定义5.3 使用 我们学习变
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2024-08-23 10:17:40
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深度学习 模型训练超参数调整总结在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。在本研究中使用了以下超参数，下面将分别介绍并总结了不同超参数的调整规则。（1）学习率学习率（learning rate或作lr）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒
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2024-03-18 09:17:23
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该博客系列是本人阅读Luciano Ramalho 的《流畅的python》的笔记或者思考，为了便于理解加入了部分自己的理解，由于水平有限，难免会有纰漏之处，欢迎指正。 文章目录第一章 python 数据模型1.python中的魔法方法2. 如何使用特殊方法3.其余常用特殊方法4.为什么len不是普通方法？ 在开始本章内容之前，请先思考这样一个问题，为什么在获取序列长度时，python使用len(
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2023-12-04 11:43:35
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目录一、前言二、参考资料与基础三、为什么是线性回归四、问题分析1.建立模型2.读入数据，得到输出3.损失函数4.优化算法6.模型训练，预测标签一、前言 本文写于笔者入门深度学习之时，了解尚浅，只是把自己看到的、学到的分享在论坛上，有问题之处请指教，友善交流。二、参考资料与基础 参考资料：《动手
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2024-07-26 11:47:29
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如何使用Python训练的模型进行调用
# 简介
在机器学习和深度学习中，我们通常需要训练一个模型来解决实际问题。一旦我们完成了模型的训练，就可以将其用于实际应用中。本文将介绍如何使用Python训练出的模型进行调用，解决一个实际的问题，并提供了示例代码。
# 实际问题
假设我们的实际问题是一个图像分类任务。我们希望能够将输入的图像分为不同的类别，比如猫、狗和鸟。我们已经使用Python训练了
原创
2023-10-07 13:12:38
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一、参考资料TensorFlow网络模型迁移和训练二、相关介绍2.1 问题引入NPU是AI算力的发展势，但是目前训练和在线推理脚本大多还基于GPU。由于NPU与GPU的架构差异，基于GPU的训练和在线推理脚本不能直接在NPU上使用，需要转换为支持NPU的脚本后才能使用。昇腾910 AI处理器是华为在2019年发布的人工智能（AI）专用的神经网络处理器，其算力高达256T，最新款算力高达310T，是
在上一篇文章中，我们已经介绍过了logistic回归也用python代码实现了logistic回归，这张我们主要介绍如何来改进logistic回归算法的效率和性能。上篇文章中也介绍主要是使用了梯度上升算法进行迭代来计算参数的值，这篇文章，我们使用随机上升梯度算法来实现logistic回归，随机梯度上升算法和梯度上升算法的效果差不多，梯度上升算法每次迭代的时候是使用所有的数据集进行迭代的，而随机梯度
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2023-11-24 09:04:07
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