八、多分类问题（Softmax Classifier)多分类问题实际上求解的是随机事件的分布：如果有10个输出：将其转换为二分类问题，在这种情况下，类别之间所存在的互相抑制的关系没有办法体现，当一个类别出现的概率较高时，其他类别出现的概率仍然有可能很高解决方案应具有以下要求：每个分类的出现概率大于等于0各个分类出现概率之和为1在最后一层使用softmax层，之前的层使用sigmoid层Softma
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2023-09-24 16:11:51
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# PyTorch 11个分类及其应用
PyTorch作为一个开源的深度学习框架，因其灵活性和高效性而在研究和工业界得到了广泛应用。在这篇文章中，我们将探讨PyTorch的11个分类以及相关代码示例，帮助你深入理解这个强大的工具。
## 1. PyTorch的分类
PyTorch可以按照不同的维度进行分类，其中包括：
- **基础组件**：张量（Tensors）、自动微分（Autograd
原创
2024-10-24 04:03:41
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（1）简介MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所,National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例...
原创
2022-07-22 18:40:18
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
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2023-10-20 19:40:14
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PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
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文本分类能做什么？ 识别垃圾邮件、情感分析、主题分类等文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：预处理；文本表示及特征选择；构造分类器；分类。分类问题模型： 分类器 分类器是一个函数f，
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2023-08-11 22:07:53
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Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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提示：本文第二部分为代码实现 文章目录第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)前言一、残差网络（ResNet）简介1.背景介绍2.提出ResNet的原因3.关键技术3.残差网络结构特点二、代码实现一个简单Residual Block1.导入相关数据包2.定义ResnetbasicBlock类，实现一个简单block3.展示ResNet34网络架构本文代码 前言 神经网络模型想取
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2023-10-12 16:36:50
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本文内容：以MNIST手写体分类数据集开始；构建一个简单的神经网络，并且追踪训练时的损失（loss）；在Fashion MNIST上使用Lenet架构进行分类；计算Fashion MNIST上的训练及测试环节的精度与损失；对结果使用图进行可视化 一、以MNIST手写体分类数据集开始；1）加载相关的包1 import torch
2 import torchvision
3 impor
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2023-06-15 08:42:06
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。参考内容来自：up主的b站链接
up主将代码和ppt都放在
目录一、torch和torchvision1、torchvision.datasets2、torchvision.models3、torchvision.transforms4、torchvision.utils二、MNIST手写数字识别1、获取MNIST训练集和测试集2、数据装载3、数据预览4、构建卷积神经网络模型5、对模型进行训练和参数优化6、对训练模型进行保存和加载7、MNIST手写数字识别
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2023-09-08 19:01:38
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pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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文章目录前言一、数据准备1.1 导入外部数据，构造Dataset类1.2 DataLoader函数装载自定义Dataset二、构建VGG神经网络模型2.1 定义模型结构2.1 定义损失函数和优化器三、训练和测试神经网络模型3.1 定义训练网络3.2 定义测试网络四、主函数和参数配置4.1 主函数4.2 参数配置（自行练习） 前言利用Pytorch构建VGG分类网络，对MNIST（60000张1
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2023-08-31 21:54:49
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一、什么是PyTorch? PyTorch是一个python库，主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络 1.用来定义数据 &nb
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2023-09-27 22:27:37
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作者 | Jose Nieto 翻译 | Jeffery26 校对 | 酱番梨 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 查看第一部分，请戳>>手把手教你用PyTorch实现图像分类器（第一部分） 回
神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNetV2、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练
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2023-09-15 23:19:50
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 22:38:57
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pytorch入门3.0构建分类模型再体验（准备数据）pytorch入门3.1构建分类模型再体验（模型和训练）pytorch入门3.2构建分类模型再体验（批处理）
在分类模型中，我们使用的神经网络模型其实跟回归模型中的差不多，但是这里我们输入的是两个数（数值对），输出也是两个数，分类0或者分类1的概率。在最终输出的时候我们使用了softmax函数对输出进行概率化表示，就是使得分类0和分类1的概率之
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2024-02-20 17:20:31
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训练一个分类器 文章目录训练一个分类器1. 数据2. 训练一个图片分类器（1）加载和标准化CIFAR10（2）定义一个卷积神经网络（3）定义损失函数和优化器（4）训练网络（5）在测试集上测试网络3. 在GPU上训练4. 在多个GPU上训练 1. 数据通常来说，当你处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包将数据加载为numpy array形式，然后将数组转换成torch.*Te
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2023-12-25 12:31:52
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1 仓库使用说明仓库地址：https://github.com/lxztju/pytorch_classification/tree/v1这是一个基于pytorch框架的深度学习分类网络的仓库，通过在cfg文件中配置网络类型及训练参数，训练数据，模型保存路径等。支持以下分类模型：from models import Resnet50, Resnet101, Resnext101_32x8d,Res
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2023-09-22 15:34:11
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