# 使用PyTorch实现平均绝对百分比误差（MAPE）
在机器学习和深度学习中，评估模型性能是至关重要的一步。其中，平均绝对百分比误差（MAPE）是衡量回归模型精度的一种常见方法。它反映了预测值与真实值之间的误差百分比，能够帮助我们更好地理解模型的表现。本文将介绍如何使用PyTorch实现MAPE，并给出示例代码。
## MAPE的定义
平均绝对百分比误差（MAPE）定义为实际值与预测值之
Pytorch官方教程(三)—Learning Pytorch with ExamplesPytorch 提供了两个主要特性：n 维 Tensor，类似 numpy 不过可以在 GPU 上运行构建和训练神经网络的自动微分使用全连接 ReLU 网络作为运行示例。在网络中有一个隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up ：nump
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2024-08-27 19:17:27
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摘要：在MLP分类器的分析过程中，可以分为数据预处理和网络训练以及可视化部分，其中数据预处理部分会针对数据是否进行标准化处理进行单独分类，主要是用于分析数据标准化对于MLP网络训练的重要性。一、数据准备与探索： 在该数据集中，包含57个邮件内容的统计特征，其中有48个特征是关键词出现的频率*100的取值，6个特征为关
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2023-11-03 13:42:37
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一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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# 使用PyTorch实现MAPE评估指标
## 引言
在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是至关重要的。MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一个很常用的评估指标，尤其适用于时间序列预测等任务。本文将指导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现MAPE评估指标，帮助他理解每一步的具体流程。
## 流程概述
下面是实现MAPE评估指标的步骤：
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原创
2024-10-15 04:58:23
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## pytorch 使用 MAPE
### 1. 概述
在机器学习和深度学习中，评估模型的性能是非常重要的。一种常用的评估指标是 MAPE（Mean Absolute Percentage Error），它可以帮助我们了解模型在预测值和真实值之间的误差百分比。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 框架来计算 MAPE。
### 2. 实现流程
下面是实现“pytorch 使用 M
原创
2023-09-20 19:40:52
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文章目录5. 基本数学运算5.1 torch.add()函数5.2 torch.sub()函数5.3 torch.mul()函数5.4 torch.div() 函数5.5 torch.pow() 函数5.6 torch.sqrt()函数5.7 torch.exp()函数 5. 基本数学运算5.1 torch.add()函数torch.add() 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行逐元素的
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2024-09-23 16:19:47
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MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) – maml_rl/episode.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) -- maml_rl/episode.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`BatchEpisodes()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。因为自己的思路跟 MAML-R
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2024-04-13 23:33:44
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目录方法一 （label 中有NaN值）方法二（label 中有零值）方法三 （限制过大过小值） 方法一 （label 中有NaN值）这种方式是为了防止label里面有NaN值，但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
if np.isnan(null_val):
m
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2023-06-12 11:30:06
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在神经网络中，由于非线性激活函数的引入，使得通过求解法来寻找最优化的网络结构参数变得非常困难。因此网络参数需要通过梯度下降法进行多次迭代更新才能达到一个较优的组合。在这个过程中，损失函数起到了举足轻重的作用。因为我们首先需要根据损失函数计算网络输出值（预测值f(X)）与实际标签值（目标值Y）之间的误差，从而给网络的参数优化指明一个方向。有了合适的损失函数，配合梯度下降算法和反向传播就可
# PyTorch 多维数据的 Map 操作指南
在深度学习和数据处理的过程中，我们经常需要对多维数据进行处理。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，允许我们高效地处理和操作多维数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用 PyTorch 对多维数据进行 map 操作。我们的目标是通过简单的步骤来实现这一功能，让你快速掌握这一技巧。
## 流程步骤
以下是实现 PyTorch 多维数据 map
导读非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合，是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中，我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型，甚至使用
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2024-01-03 15:07:37
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# Python 实现 MAPE（平均绝对百分比误差）
## 一、引言
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是衡量预测模型精度的一种常用指标，特别是在时间序列预测中。它通过计算预测值与实际值之间的绝对百分比误差来评估模型的表现。对于刚入行的小白开发者来说，理解如何在 Python 中实现 MAPE 是一个必要的技能。
## 二、流程概述
我们将开发一个
# Python 实现 MAPE
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的预测模型评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的偏差程度。它能够给出一个相对误差的百分比，从而更直观地表示预测的准确性。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 实现 MAPE，并给出相应的代码示例。
## MAPE 的计算公式
MAPE 的计算公式如下：
```
MAPE
原创
2024-02-10 06:27:55
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pyTorch小函数Contents1. torch.mul() 、torch.matmul()、torch.mm() 的区别：2. pyTorch中TensorDataset()函数：3. pyTorch中DataLoader()函数：4. init.normal_()、init.constant_()初始化模型参数：5. torch.nn.Sequential()快速搭建网络模型：6. te
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2024-01-21 05:27:55
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## MAPE值的Python代码实现
### 1. 什么是MAPE值？
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种衡量预测模型准确度的指标，常用于评估时间序列预测、销售预测等领域的模型性能。MAPE值表示平均绝对百分比误差的均值，计算公式如下：
```markdown
MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值 - 预测值)| / 实际值) * 100
原创
2023-09-16 10:03:54
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# Python中的MAPE（平均绝对百分比误差）
## 什么是MAPE？
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的用于衡量预测模型准确率的指标。它可以用来评估预测结果与实际结果之间的误差。MAPE的计算公式如下：
 是一种广泛使用的误差衡量工具，它不仅易于理解，还可以直观地表现预测与实际值之间的差异。本文将介绍如何在Python中使用MAPE，并通过可视化手段帮助理解其作用。
## 什么是MAPE？
MAPE的全称是“平均绝对百分
我们以上图隐层到输出层的连接权whj为例推导：
BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，对的误差Ek，给定学习率η，有往下推导过程详看P103起
Sigmoid函数有一个很好的性质：f'(x)=f(x)(1-f(x))
一般地，我们把学习率η∈（0,1）设置成0.1，这样不会导致太大容易震荡，太小收敛速度过慢。误差逆传播算法一般来说，标准BP算法仅针对
