一、Pytorch加载数据读取数据主要涉及到两个类：Dataset及DataLoader1.Dataset首先可以继承torch.utils.data中的Dataset类加载自己的数据集从pytorch官方源码可以看出，主要包括三个方法__init__、__getitem__和__len____init__的目的是得到一个包含数据和标签的list，每个元素能找到图片位置和其对应标签。__getit
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2023-11-10 02:17:39
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，保存分类标签是一个常见但重要的步骤。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 保存分类标签的过程，从环境准备到实战应用，以及一些故障排查的技巧和生态扩展的建议。
## 环境准备
在进行任何编码之前，我首先确保我的开发环境已准备好。以下是我使用的环境依赖及其安装指南：
### 依赖安装指南
| 依赖包 | 版本 | 兼容性
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解 文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(Progressive Learning with adaptive Regularization)EfficientNet
关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解之前有接触到多标签分类任务，但是主要关注点都放在模型结构中，最近关于多标签分类任务进行了一个讨论，发现其中有些细节不是太清楚，经过查阅资料逐渐理解，现在此记录。多标签分类任务损失函数在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEW
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2023-09-29 22:02:02
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1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练，神经网络在训练的过程中通过引入对抗样本使得模型具有一定的鲁棒性。目前对抗训练的研究方向主要集中在多分类任务中的训练方式上，本文尝试借助多标签分类器来对多分类器进行对抗训练，其中多分类任务和多标签任务的区别可以从文章《多标签分类器（附pytorch代码）》中知晓。举个例子，一张人脸图片会显示很多标签信息，比如会有姓名，性别，年龄，情绪等标签信
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2024-03-13 10:33:34
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录数据预处理Tokenization数据集模型优化器调度器评估训练预测评估概括了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标
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2023-08-28 13:27:18
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# 多标签分类与 PyTorch 实践
## 什么是多标签分类？
多标签分类是一种机器学习任务，其中一个实例可以同时属于多个类。例如，在文本分类中，一篇文章既可以被标记为“科学”又可以是“教育”。与传统的单标签分类不同，多标签分类的输出层需要考虑多个标签的存在。
## PyTorch 简介
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，广泛用于 NLP、CV 等领域。其灵活性和易用性使得多标签
参考目录：1 探索性数据分析
1.1 数据集基本信息1.2 数据集可视化1.3 类别是否均衡2 训练与推理
2.1 构建dataset2.2 构建模型类2.3 训练模型2.4 推理预测这个系列近期得到了很多粉丝的好评，说讲的非常通俗清晰，比市面上的很多材料都易于理解。这个系列还在持续更新，目前规划到了20课。本文长1W字，11张图片，请进行享受知识1 探索性数据分析一般在进行模型训
什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题。同样，是这幅照片，问题变成了，这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲？这就变成了一个多分类问题。但今天谈论的多标签是什么呢？ 如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个ye
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2023-10-27 11:03:10
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多分类和多标签分类的区别多分类： 一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的，比如图片中一个狗只能被划分成狗，不能被划分成猫。多标签分类： 一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间有关联，比如一个电动车可以被划分成“电动车”和“车”，这连个标签不是互斥的，而是有关联的。用softmax做多分类和多标签分类我们假设，一个神经网络模型最后的输出是一个向量lo
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2023-12-06 18:51:40
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今天将介绍深度学习中的分类模型，以下主要介绍Softmax的基本概念、神经网络模型、交叉熵损失函数、准确率以及Pytorch实现图像分类。
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1Softmax基本概念
在分类问题中，通常标签都为类别，可以用离散值来代替。例如，在图像分类问题中，假设一张图片是的灰度图片，那么图片中的4个像素值便是特征。假设对应的标签是猫狗等动物，其都是离散值，在深度学习模
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2024-05-13 17:48:50
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经过了几个月的学习和实践，我完成了优达学城网站上《Python Programming with Python Nanodegree》课程的学习，该课程的终极项目就是使用Pytorch为102种不同类型的花创建一个图像分类器。在完成这个项目的过程中，我和其他学员一样，都碰到了各种问题和挑战，因此写下了这篇文章。希望你读完这篇文章以后，会对你的机器学习有所裨益。本文介绍了如何实现图像分类的基础概念，
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2024-08-17 10:44:12
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# 使用 PyTorch 进行分类网络训练
在深度学习中，分类网络是最常见的任务之一。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 框架构建和训练一个简单的分类网络，并通过标签对数据进行标注。针对这一任务，我们将使用经典的 MNIST 手写数字数据集作为例子。
## 什么是分类网络？
分类网络是一种深度学习模型，其目的在于将输入数据分到预定义的类别中。例如，在数字识别的任务中，模型需要识别输
参加TinyMind的深度学习纸币识别比赛，预赛在前一章介绍过戳这里。正赛是人民币冠字号编码识别，如下图，在给的测试集上把编码区识别出来，这是我通过yolov3做出来的结果。这里，我把自己的思路代码跟大家分享。 主要思路：自己做训练集，把每一种面值的纸币作为一类并把编码区作为ground truth框起来大概做了1000张标签，利用yolov3训练数据。由于考虑训练集背景单一简单，所以我用yolo
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2024-08-07 09:22:03
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B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明： 1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用，如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。所有类的概率求和为1。 &n
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2024-03-01 15:56:26
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在本文中，我们将重点介绍BERT在机器学习中对于多标签文本分类问题中的应用。传统的分类任务假定每个文档只分配给一个类，即标签。这被称为多类分类，或者如果类的数量是2，则是二元分类。另一方面，多标签分类假设文档可以同时和独立地分配给多个标签或类。多标签分类具有许多现实世界的应用，例如分类业务或为电影分配多个类型。在客户服务领域，此技术可用于识别客户电子邮件的多个意图。我们将使用Kaggle的Toxi
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2023-10-04 08:01:40
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文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干个类中的多个类,比如一篇文章里即描写政治又描写金融等内容，那么这篇文章可能
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2023-12-21 19:21:54
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1.引文深度学习的比赛中，图片分类是很常见的比赛，同时也是很难取得特别高名次的比赛，因为图片分类已经被大家研究的很透彻，一些开源的网络很容易取得高分。如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练，再慢慢去模型调优，很难取得较好的成绩。我们在[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练讲解了如何制作自己的数据集用于训练，这个教程在此基础上，进行训练与应用。2.数据介绍数据下载地址：这次的实
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2024-01-19 17:11:13
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欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于pytorch完成一个多类别图像分类实战。作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介 实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤：1、选择开源框架目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等；2、构建并读取数据集根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集，常见的方式包括：网络爬虫、实地拍摄、
初学者学习Pytorch系列第一篇 Pytorch初学简单的线性模型 代码实操 第二篇 Pytorch实现逻辑斯蒂回归模型 代码实操 第三篇 Pytorch实现多特征输入的分类模型 代码实操 第四篇 Pytorch实现Dataset数据集导入 必要性解释及代码实操 第五篇 Pytorch实现多分类问题 样例解释 通俗易懂 新手必看 文章目录初学者学习Pytorch系列前言一、先上代码二、代码编写解
