在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，数据的处理至关重要。其中一个常见问题就是“查重采样”，即在处理数据集时避免重复样本导致模型训练偏差。本文将围绕 PyTorch 的查重采样展开，介绍背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用的过程。
### 背景定位
随着深度学习技术的普及，许多用户在数据准备阶段面临了一个痛点：如何高效地从一个可能包含重复样本的数据集中进行采样
一开始想用C写，结果字符串处理太麻烦放弃了。听了老师的话说可以用一门新语言写写，那就顺便试试。实验一：程序语言的重复率检查实验目的: 通过编写一个重复率检查程序，掌握编译器的预处理方法。实验要求：（1）打开两个C或C++或其它程序语言文件，并显示两个文件内容； （2）对比两个程序语言源文件，进行重复率检查，给出重复率；注：重复率:连续有n个词相同则计一次重复，n可以通过界面设置进行调整，给出程序设
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2023-11-13 10:30:40
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背景： 当不同类型数据的数量差别巨大的时候，比如猫有200张训练图片，而狗有2000张，很容易出现模型只能学到狗的特征，导致准确率无法提升的情况。这时候，一种可行的方法就是对原始数据集进行采样，从而生成猫、狗图片数量接近的新数据集。这个新数据集中可能猫、狗图片都各有500张，其中猫的图片有一部分重复的，而狗的2000张图片中有一部分没有被采样到，但是这时候新数据集的数据分布是均衡的，就可以比较好的
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2023-08-10 16:54:08
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# PyTorch 图像重采样缩小尺寸
## 1. 引言
在图像处理中，有时候我们需要将图像的尺寸缩小，以便节省存储空间或者加快计算速度。而在 PyTorch 中，可以使用一些简单的操作实现图像的重采样缩小尺寸。本文将教你如何使用 PyTorch 实现图像的重采样缩小尺寸。
## 2. 整体流程
首先我们先来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
原创
2023-12-06 06:11:19
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本文讲解了pytorch中contiguous的含义、定义、实现，以及contiguous存在的原因，非contiguous时的解决办法。并对比了numpy中的contiguous。contiguous 本身是形容词，表示连续的，关于 contiguous，PyTorch 提供了is_contiguous、contiguous(形容词动用)两个方法 ，分别用于判定Tensor是否是 contigu
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2024-07-24 12:16:36
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# 基于PyTorch的分布式重采样
在机器学习领域，数据重采样是一种重要的技术。它可以帮助模型克服样本不平衡的问题，并提高模型的泛化能力。而 PyTorch 提供了强大的工具来实现分布式计算，从而加速重采样过程。本文将详细介绍基于 PyTorch 的分布式重采样方法，并提供具体的代码示例。
## 什么是重采样？
重采样通常指的是从一个样本集中重新抽样以构建新的样本集。重采样可以被分为两种主
原创
2024-09-23 07:01:58
103阅读
首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
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2024-04-22 10:09:54
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文章目录前言 _ PyTorch主要模块Tensor张量的数据类型张量的创建1. 对于预先有数据的情况，通过Torch.tensor()创建2. 通过`torch`模块下的内置函数创建特殊形状的张量张量的存储设备张量运算张量维度关于contiguous方法的一个应用场景张量极值和排序张量乘法张量的拼接与分割张量的扩增、压缩和广播张量的扩增、压缩和广播 前言 _ PyTorch主要模块本专栏主要为
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2023-11-29 00:18:45
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上一节我们的模型得出结论：得到99.7%的正确率，但是非结节100%正确，但实际的结节100%是错误的，网络只是把所有的东西都归类为非结节。99.7%的值仅仅意味着只有大约0.3%的样本是结节。说明正负样本偏差过大。这一节主要是介绍一些评估模型的指标，以及数据增强来提升模型训练效果。目录一、主要内容二、召回率、精确率、F1分数training.py 将精确率、召回率、F1分数加入日志三、重复采样1
测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
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2024-01-05 21:09:01
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本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
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2024-05-20 19:27:33
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DataFrame.resample（规则，how = None，axis = 0，fill_method = None，closed = None，label = None，convention ='start'，kind = None，loffset = None，limit = None，base = 0，on = None，level =无）重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的
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2023-11-02 14:21:17
315阅读
第二步：迭代器构建在文件夹下面新建一个【工具箱】，并在此工具箱下面新建【批量重采样】模型，只需要右键选中工具箱，在弹出的面板中选中新建【模型】即可这里是对栅格数据进行重采样，所以迭代器需要选择【栅格】迭代器，你只需要依次点击【插入】→【迭代器】→【栅格】添加完【栅格】迭代器，双击，在弹出的迭代器面板中【工作空间或栅格目录】：选择保存栅格数据的文件夹；【栅格格式】：选择“TIF”类型Arcgis栅格
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2023-06-28 22:57:52
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该算法每次迭代改变的是样本的权重（re-weighting），如果无法接受带权样本的基学习算法，则可进行重采样法（re-sampling），获得重启动机会以避免训练过程过早停止；是一个将弱学习器提升的过程，通过不断的训练可以提高对数据的预测能力。  
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2023-11-09 11:19:34
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1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
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2023-11-17 21:37:29
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目录Boosting简介AdaBoost1. 基本思路2. 算法过程3. 算法解释3.1 加法模型3.2 指数损失函数3.3 前向分步算法3.4 推导证明3.4.1 优化
G
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2023-09-26 09:30:38
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1.算法描述重采样的主要方法有随机重采样,多项式重采样,分层重采样,系统重采样,残差重采样,MSV重采样等。a.随机采样是一种利用分层统计思想设计出来的，将空间均匀划分，粒子打点后会产生高集中的均匀分布区，将各分布区的粒子点进行权重累计并解算（例如求平均权重），生成若干个区间权重，使用该信息进行求解。其理解起来的几何思想就是给粒子点做索引编号，对应较多的索引编号将会保留，而较少的就会被淘汰。随机采
原创
2023-02-13 21:48:52
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一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
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2023-12-05 22:34:10
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