文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
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2023-08-01 15:24:09
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在深度学习和机器学习的应用中，模型的评估是一个非常重要的环节，而准确率（accuracy）是评价分类模型性能的常用指标之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了计算准确率的函数。本文将对如何在PyTorch中实现准确率的计算过程进行详细记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
首先，我们需要设置一个合适的环境以便于使用PyTorch
神经网络与反向传播从数学角度上来说，神经网络就是经过训练得到所需结果的一个复杂的数学函数。反向传播是神经网络的重要概念，主要根据链式法则计算损失Loss对输入权重w的梯度（偏导数），然后使用学习率更新权重值，以总体上减少损失。创建和训练神经网络一般包含以下5个步骤：1. 定义网络结构；2. 使用输入数据在该网络结构上进行正向传播；3. 计算损失Loss；4. 反向传播计算每个权重的梯度；5. 根据
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2023-09-05 17:57:52
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文章目录Deep LearningBasicMetricAccuracy 和 Precisionbatchsize切 patch归纳偏置pytorch 模型 cpu 和 gpu load--相互转换 Deep LearningBasicMetricAccuracy 和 PrecisionRef: https://www.youtube.com/watch?v=hRAFPdDppzs Ref:
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2023-10-16 22:00:42
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导读
作为一名调包算法工程师，在调包的同时根据特定任务改改loss function是非常重要的，所以小老弟今天就按照pytorch内置的函数，对损失函数做一个小总结。
Pytorch 的损失函数在torch.nn下，共19个（1.7.0版本），本次介绍前6个。 重点对CROSSENTROPY损失、CTC损失和POISSONNLL损失进行了介绍。 L1 Loss
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2023-12-19 23:26:34
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文章目录Loss Functions in PytorchL1LossMSELossCrossEntropyLossCTCLOSSNLLLossPoissonNLLLossKLDivLossBCELossBCEWithLogitsLossMarginRankingLossHingeEmbeddingLossMultiLabelMarginLossSmoothL1LossSoftMarginLos
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2023-11-30 22:23:31
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CGAN介绍由于原始GAN生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标类别不明确，可控性不强。针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题， Mehdi Mirza等人提出了cGAN，其核心在于将属性信息y 融入生成器G和判别器D中，属性y可以是任何标签信息， 例如图像的类别、人脸图像的面部表情等。cGAN的中心思想是希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不 是单纯的随机
上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含
从这里学习《DL-with-PyTorch-Chinese》 4.1学习就是参数估计本节内容中 学习（参数估计）这个过程要做的就是：给定输入数据和相应的期望输出（ground truth）以及权重的初始值，模型输入数据（前向传播），然后通过把结果输出与ground truth进行比较来评估误差。为了优化模型的参数，其权重（即单位权重变化引起的误差变化，也即误差相对于参数的梯
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2024-03-30 20:27:15
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model.eval()和with torch.no_grad()的区别在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下，主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换
在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); batchnorm层会继续计算数据的
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2023-10-20 22:21:23
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一、CTC说明CTC的全称为Connectionist Temporal Classification，中文名称为：连接时序分类。这个方法主要是解决神经网络label和output不对齐的问题，其优点是不用强制对齐标签且标签可变长，仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练。目前，该方法主要应用于场景文本识别、语音识别及手写字识别等工程场景。怎么可以实现不对齐标签？定义一个多对一的映射B，目的是为了合
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2023-12-13 02:42:52
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总览特性fastermore pythonicas dynamic as evertorch.compile，部分零件由C++迁移到Python,加强torch.compile的新技术有TorchDynamo, AOTAutograd, PrimTorch and TorchInductor。benchmarks 分成三类HuggingFace Transformers46个模型TIMM 61个模
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2023-11-20 10:12:52
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前言首先看看闭包的概念：闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。一、函数作为返回值高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。>>> def lazy_sum(*args)
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2023-12-07 18:00:47
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# Python 中的 Accuracy 函数用法
在机器学习和统计学中，准确率（Accuracy）是一个常用的衡量标准，用于评估分类模型的性能。Python 提供了多种库来计算准确率，其中最常用的就是 `scikit-learn`。本文将介绍如何使用 `scikit-learn` 库中的 `accuracy_score` 函数来计算模型的准确率，并通过一个代码示例来帮助你理解其用法。
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原创
2024-09-29 06:32:32
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tf.summary.scalar()用来显示标量信息，其格式为：tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None)
例如：tf.summary.scalar('mean', mean)一般在画loss,accuary时会用到这个函数。 tf.summary.merge_all()添加一个操作，代表执行所有summa
在Python开发中，itertools库经常被忽视，实际上该库中抱恨了一些非常棒的函数，特别是用于处于数据流的函数。在本文中，我们将讨论该库中的十分使用的几个函数，并重点介绍什么时候我们应该考虑使用它们。1. accumulate() 函数第三方库itertools提供的函数accumulate()，可以帮助我们对数据流执行累积操作。换句话说，假设我们有一个数据列表[a，b，c，d，e]和一个运
python2与 python3的差异1.编码方式python2中有ASCII str()类型，unicode是单独的，不是byte类型,不支持中文python3中有Unicode(utf-8)字符串以及字节类：byte,bytearrays，支持中文 2.range与xrangepython2中range返回的是一个列表，xrange返回的是一个生成器python3中取消了python
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2024-01-25 21:41:58
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# PyTorch中如何计算准确率 (Accuracy)
在深度学习中，评估模型的性能是一项重要的工作，而准确率（accuracy）是最常用的评估指标之一。在这篇文章中，我们将仔细探讨如何在PyTorch中计算模型的准确率，整个过程将被拆分为几个简单的步骤，并逐一解释每一步。
## 整体流程
下面是计算准确率的整体流程：
| 步骤 | 描述
Pytorch学习日记（1）本文中主要讲了Tensor和requires_grad属性以及一些常用的pytorch的损失函数。1. 配置环境Python版本：python3.8.2 Torch版本：torch1.4.0 操作系统：Win102. 变量Tensor 在pytorch中的数据都是封装为Tensor来引用的，Tensor实际上就类似于numpy中的数组，两者可以自由转换。 生成一个（3，
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2024-09-16 20:12:56
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这篇文章主要介绍了Python中itertools库的四个函数，在Python开发中，itertools库经常被忽视，实际上该库中抱恨了一些非常棒的函数，特别是用于处于数据流的函数。在本文中，我们将讨论该库中的十分使用的几个函数，并重点介绍什么时候我们应该考虑使用它们。 1. accumulate() 函数第三方库itertools提供的函数accumulate()，可以帮助我们对数据
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2024-05-09 19:49:20
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