作为一名深度学习的小白，最近在做LSTM预测问题，发现训练集的shuffle必须为true而测试集的shuffle必须为false。如果训练集的shuffle不设置为true的话训练出来的模型不泛化，也就是只适合预测这一个数据集，换到别的数据集上效果不好也有可能在本数据集上预测的效果也不好。而测试集的shuffle不建议设置为true，一般的教程上只是提了要把训练集的shuffle设置为tru
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2023-12-06 23:24:30
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pytorch实战：详解查准率（Precision）、查全率（Recall）与F11、概述本文首先介绍了机器学习分类问题的性能指标查准率（Precision）、查全率（Recall）与F1度量，阐述了多分类问题中的混淆矩阵及各项性能指标的计算方法，然后介绍了PyTorch中scatter函数的使用方法，借助该函数实现了对Precision、Recall、F1及正确率的计算，并对实现过程进行了解释。
F1分数 (F1-Score) 什么是F1分数？ F1分数是机器学习中用来评估分类模型性能的核心指标之一。它综合考虑了模型的精确率和召回率，通过调和平均数的方式，给出一个平衡的评分。 取值范围：0 到 1，其中 1 代表完美的分类性能，0 代表最差的性能。 第一步：理解分类问题 在 ...
1234课程第一课5大阵营发展图最强两个 两个区别在于动态图优先， 还是静态图优先动态图 pytorch静态图 tf1 先写出公式，图的创建z=x*y 2 赋予具体数值，进行创建 一旦定义好，bunengzaigaibia相比之下动态图更容易调试，更改 第二课框架比较 pytorch 好上手 pytorch 学术界更认可 pytorch 兼容caffe2 tf2 &
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2024-08-21 17:23:37
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示教器按键解读说明 1、Deadman开关（安全开关）位置：在示教盒背面两侧黄色大按键。 功能：示教器处在有效状态下松开此开关时，机器人将进入急停状态。 2、示教器有效开关 位置：示教器左上角按钮开关。 功能：示教器处在无效状态下，不能进行JOG进给，程序创建盒测试执行等操作。 急停开关 位置：示教器右上角 3、PREV：返回键 功能：用于使显示返回到之前进行的状态，根据操作，有的情况下不会返回到
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2023-07-17 13:28:13
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基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FNTP:true positive。预测是正确的正样本FP:false pos...
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2022-08-01 09:34:05
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f-string是Python 3.6推出的一种简单而不同的字符串格式技术，可以优雅地表达Python字符串。除非您仍在使用旧的 Python 版本，否则在格式化字符串时，f 字符串绝对应该是您的首选。因为它可以通过一个迷你语法满足您的所有要求，甚至运行字符串的表达式。本文将深入探讨这项技术从初级到深度的7个层次。在了解它们之后，您可能会成为字符串格式化大师。1. 轻松从变量显示值使用 f 字符串
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2023-08-21 23:57:01
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人工智能、评估指标、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
原创
精选
2024-07-17 11:58:23
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# 语义分割多分类的loss 计算和one-hot 编码
# 本文验证了语义分割任务下，单通道输出和多通道输出时，使用交叉熵计算损失值的细节问题。
# 对比验证了使用简单的函数和自带损失函数的结果，通过验证，进一步加强了对交叉熵的理解。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 首先，假设我们研究的是
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2023-11-23 16:01:26
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Pytorch 残差网络 ResNet0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. ResNet1.1 简介卷积神经网络中加更多的层不一定总是增加精度。 假设 是我们要找到的函数，对于非嵌套函数（non-nested function）类，较复杂
1. focal lossclass FocalLoss(nn.Module):
def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True):
super(FocalLoss, self).__init__()
self.alpha = alpha
self.gamma =
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2023-11-10 20:28:07
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[Python标准库]functools——管理函数的工具 作用：处理其他函数的函数。 Python 版本：2.5 及以后版本 functools 模块提供了一些
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2024-09-29 17:54:31
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在进行深度学习多分类任务时，常常需要计算与分类性能相关的指标，尤其是F1 Score，这是一个综合考虑了准确性和召回率的指标。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现多分类的F1 Score计算，包括不同版本的特性差异、迁移指南、兼容性处理以及实战案例。
## 版本对比
在PyTorch的不同版本中，F1 Score的计算方式有显著变化。以下是一些能体现出【特性差异】的版本演进情况：
#
## 深度学习F1 Score的实现方法
### 1. 深度学习F1 Score简介
F1 Score是一种常用于评估分类模型性能的指标，对分类问题的准确率和召回率进行综合考虑，可以更全面地衡量模型的性能。在深度学习中，F1 Score同样适用于对模型性能进行评估。
### 2. 实现步骤
以下是实现深度学习F1 Score的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1
原创
2023-07-02 11:33:27
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一、实验介绍1.1 实验内容实验楼环境介绍常用 Shell 命令及快捷键Linux 使用小技巧1.2 实验知识点Linux 基本命令通配符的使用基本软件安装查看帮助文档二、桌面环境1.Linux 桌面环境介绍 相对于现在的 Windows 系统，UNIX/Linux 本身是没有图形界面的，我们通常在 UNIX/Linux 发行版上看到的图形界面实际都只是运行在 Linux 系统之上的一套软件，类似
# Python F1的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“python f1”。以下是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入相关的库 |
| 步骤二 | 定义数据集 |
| 步骤三 | 划分训练集和测试集 |
| 步骤四 | 构建模型 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 对测试集进行预测 |
| 步
原创
2024-01-13 05:06:32
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1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第二节课进行学习。2 作业题目必做题:(1) 从 torchvision 中加载 resnet18 模型结构,并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的 weigh
!F1micro与F1macro(https://s4.51cto.com/images/blog/202205/24234344_628cfd30f220360439.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFu
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原创
2022-05-24 23:44:01
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为了能够评价不同算法的优劣，在Precision和Recall的基础上提出了F1值的概
原创
2022-07-18 15:16:43
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Spark模型设计1. Spark编程模型正如Hadoop在介绍MapReduce编程模型时选择word count的例子，并且使用图形来说明一样，笔者对于Spark编程模型也选择用图形展现。Spark 应用程序从编写到提交、执行、输出的整个过程如图5所示。 图5 代码执行过程图5中描述了Spark编程模型的关键环节的步骤如下。1）用户使用SparkContext
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2023-08-11 22:35:52
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