3.5. 图像分类数据集在介绍shftmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集本章开始使用pytorch实现啦~本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成:
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口
torchvision.models: 包
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2024-08-27 16:17:15
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目录MobilenetV2介绍MobilenetV2网络结构1. Depthwise Separable Convolutions2. Linear Bottlenecks3. Inverted residuals4. Model Architecture数据集下载代码实现1. 导入相关库2. 定义超参数3. 数据预处理4. 构造数据器5. 重新定义迁移模型6. 定义损失调整和优化器7. 定义训练
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2024-05-17 18:05:58
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机器学习中有三大问题，分别是回归、分类、聚类。逻辑回归和k近邻算法属于分类任务。逻辑回归解决的分类问题有：肿瘤判断（是/不是）、垃圾邮件分类（是/不是）等二分类问题。往往用1表示正向类别，用0表示负向类别。支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，但是也可以做回归，根据输入的数据不同可做不同的模型（若输入标签为连续值则做回归，若输入标签为分类值则用SVC()做分类）
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2024-08-07 10:49:40
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电影二分类问题通常需要对原始数据进行大量预处理，以便将其转换为张量输入到神经网络中。单词序 列可以编码为二进制向量，但也有其他编码方式。带有 relu 激活的 Dense 层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经 常用到这种模型。对于二分类问题（两个输出类别），网络的最后一层应该是只有一个单元并使用 sigmoid 激活的 Dense 层，网络输出应该是 0~1 范围内的标量，表示概
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2024-04-18 07:07:20
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零基础学Pytorch#3 | 用Pytorch实现Softmax多分类Ⅰ.笔记目标此博文就学习Pytorch具体实践做学习笔记，适用于对机器学习、深度学习有一定理论基础但实践能力薄弱的朋友。本文也着重讲解代码实践过程，不重概念的讲解。*此账号与error13为同一拥有者，此博客为error13博文的补充与更新（增加源码和详细解说）。Ⅱ.代码实操这节课老师主要讲是如何应用softmax实现多分类问
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2023-09-13 11:44:25
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文章目录一、Mnist 分类任务简介二、Mnist 数据集的读取三、 Mnist 分类任务实现1. 标签和简单网络架构2. 具体代码实现四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化 本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：一、Mnist 分类任务简介在上一篇博客当中，我们通过搭建 PyTorch 神经网络实现了气温预测，这本质上是一个回归任务。在本次博文当中，我们
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2023-10-16 17:30:23
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利用PyTorch实现一个简单的两层全连接神经网络，从而实现三分类下面的代码使用 PyTorch 库实现了一个简单的两层全连接神经网络，用于解决一个多分类问题。代码首先生成了一个模拟数据集，包含三个类别的数据点。然后定义了一个神经网络 Net 类，该类包含一个隐藏层和一个输出层。ReLU激活函数被用于隐藏层。在训练过程中，使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，并使用交叉熵损失函数来计算网络输出与真
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2023-08-31 21:31:43
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过去的这几年，陆陆续续出现了不少深度学习框架。而在这些框架中，Facebook 发布的 PyTorch 相对较新且很独特的一个，由于灵活、迅速、简单等特点，PyTorch 发展迅猛，受到很多人的青睐。在 PyTorch 上，我们能够很容易的自定义模型的层级，完全掌控训练过程，包括梯度传播。本文就手把手教你如何用 PyTorch 从零搭建一个完整的图像分类器。安装 PyTorch得益于预先内置的库，
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2024-05-28 13:19:02
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文章目录一. 书中默认网络模型 - 更换Optimizer后效果有改善1. 网络模型2. Compile模型2.1 RMSprop2.2 SGD2.3 Adagrad2.4 Adam二. 另外一个模型1. 网络模型2. Compile模型2.1 RMSprop2.2 SGD2.3 Adagrad2.4 Adam三. 总结 本文旨在通过一个简单的二分类问题, 利用不同的模型, 参数来理解背后的含义
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2023-10-11 19:29:18
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普通二分类多分类问题（预测函数softmax) import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F # reLu函数
import
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2023-05-23 16:30:56
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Pytorch：制作自己的数据集并实现图像分类三部曲开发环境： Pycharm + Python 3.7.9torch 1.10.2+cu102 torchvision 0.11.3+cu102一、上网搜取相关照片作为数据制作了四个文件夹，每个文件夹50张照片，分别是刹车盘，刹车鼓，刹车片，刹车蹄这是brake_disc文件夹里面的内容，请注意图片命名格式二、定义自己的数据类并读入图片数据1.引入
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2023-08-30 15:52:55
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# RNN处理二分类问题：PyTorch实现
在机器学习领域，循环神经网络（RNN）被广泛应用于处理序列数据。RNN特别适合处理时间序列、文本等顺序特征，如语言模型、语音识别等。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch实现RNN来解决二分类问题。
## 1. 什么是RNN？
RNN是一种神经网络架构，能够从序列数据中学习。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够保留上下文信息，这使得它能在
原创
2024-10-04 06:46:11
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本文所记录的内容是观看B站刘二大人的相关pytorch教学视频所做的笔记 视频链接：Pytorch深度学习实践目录一、多分类问题1.softmax()2.NNLLoss()函数——不建议使用3.CrosssEntropyLoss()——建议采用二、代码实现1.数据集的下载和预处理2.构建模型3.定义优化器和损失函数4.开始训练模型并测试三、完整代码一、多分类问题1.softmax() &
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2023-08-11 12:59:26
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要点这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 下图是最终分类的效果建立数据集我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如两个二次分布的数据, 不过他们的均值都不一样.import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 数据
n_data = torch.ones(100,
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2023-10-12 22:15:29
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作业代码截图以及结果显示：下面是基于二分类实现对数据三分类的步骤： 1、首先创建数据，代码如下：import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="T
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2023-06-02 10:05:40
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麻雀虽小，五脏俱全～
如何使用Pytorch迅速写一个Mnist数据分类器一段时间没有更新博文，想着也该写两篇文章玩玩了。而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择。本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器，并且会使用相对完整的Pytorch训练框架，因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文
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2024-06-18 12:45:22
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实验目的和要求： 分类问题是数据分析和挖掘的经典问题，用于预测数据对象的离散、无序的类别。分类算法反应的是如何找出同类事务的共同性质的特征型知识和不用事物之间的差异性特征知识。分类通过有指导的学习训练建立分类模型，并使用模型对未知分类的实例进行分类。通过python 语言实现对二分类问题的解决，掌握数据挖掘的过程和思路。 实验内容： 1. 数据集创建 三个文件格式相同，共四栏数据，前三栏为人的三个
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2024-05-31 15:36:26
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在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则。归根到底，都是希望
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2024-06-10 11:11:09
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一、什么是pytorchpytorch是基于python的科学计算库，常用作进行深度学习。它有以下特点：类似于numpy，但可在GPU上计算可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用不同于tensorflow,pytorch是动态计算图pytorch代码非常接近python的原生代码二、TensorTensor类似与NumPy的ndarray，唯一的区别是Tensor可以在G
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2023-09-17 13:18:36
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最近尝试学习使用了深度学习框架pytorch，记录如下内容。主要是分析例程CIFAR10数据分类网络。1，网络的定义网络部分的定义主要是两个部分。（1）组成网络的各个模块定义。如卷积层，池化层，全连接层等。a. 卷积层定义。卷积层定义使用函数torch.nn.Conv2d()，主要参数包括in_channels，out_channels,kernel_size等。这里主要介绍这三个参数的含义和使用
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2023-10-05 12:18:02
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