# 基于CNN的二分类任务实现（PyTorch）
卷积神经网络（CNN）因其在图像处理中的优越性能而广泛应用。在许多实际场景中，二分类任务是最基础也是最重要的应用之一。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的CNN模型来处理二分类问题，并展示相关代码示例。
## 1. CNN的基本概念
CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。以下是CNN的基本结构：
- **卷积层**：提取输
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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1.引言1.1.什么是PytorchPyTorch是一个开源的Python机器学习库。1.2.什么是CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。1.2.什么是MNISTMNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，以及每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。 这里我们
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2024-05-31 10:34:02
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导包：1 import torch
2 import torch.nn as nn
3 import torch.nn.functional as F
4 import torch.optim as optim
5 from torchvision import datasets, transforms关于torchvision：torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便
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2024-05-15 20:26:00
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1. 评价指标在对比不同模型时，我们需要在测试集上用评价指标去对比模型的泛化能力。当然不同的评价指标会有不同的结果，模型的“好”与“差”是相对的。可能在某个指标下，模型A的效果优于模型B；但在另一个指标下，模型B的效果却优于模型A。我们需要全面了解一个任务的评价指标体系，然后根据具体的业务目标/任务需求去选择相应的评价指标，继而选出符合业务目标/任务需求的好模型。2. 二分类任务评价指标之精度、错
和CNN不同的是，RNN用于前后具有相关联性质的序列的。所以这里我们只能把每幅图像横向剪切，每一行当成一列。如下图所示： 每个横向的像素作为序列。然后输入到RNN模型中。由于考虑到数据过大，所以先使用了CNN对其进行处理，CNN层会输出一个16*16*53*53的矩阵。
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2023-12-18 20:28:46
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写在最前：在系统地学习了Transformer结构后，尝试使用Transformer模型对DNA序列数据实现二分类，好久前就完成了这个实验，一直拖着没有整理，今天系统的记录一下，顺便记录一下自己踩过的坑1、数据说明两个csv文件，共有三列，第一列是id，第二列每个数据都是一长串dna序列，第三列是它们的label，分别是0和1。数据的data列有点长，此处截了一部分供大家参考：2、python库准
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2024-08-08 11:51:45
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文章目录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、开始网络训练总结 源码下载https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorc
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2024-02-02 14:18:05
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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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实战 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。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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深度学习（猫狗二分类）题目要求数据获取与预处理网络模型模型原理Resnet背景Resnet原理代码实现模型构建训练过程批验证过程单一验证APP运行结果训练结果批验证结果APP运行结果Tensorboard可视化模型对比可视化结果分析附录resnet网络架构resnet34网络架构 题目要求题目： 猫狗二分类。要求： 利用Pytorch深度学习框架实现对猫狗图片进行分类。说明： 1.学会读取训练集
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2023-09-29 20:20:15
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文章链接刘二大人别人的博客，写的不错Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch二分类import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载csv文件数据
xy = np.loadtxt(r'D:\学习资料\pytorch刘二大人课件\PyTorch深度学习实践\diabetes
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2023-09-06 14:03:56
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二分类问题和多分类问题二分类问题： 分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题： 和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器
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2023-12-19 22:25:58
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基于深度学习的声音分类前言今天花了一天时间来复现哭声识别，从网上找了很多资料发现整合起来还是比较困难的。这里我做一下笔记方便后面的学习，希望对大家也有一定的帮助。基础知识音频与我们生活有着十分联系。 我们的大脑不断处理和理解音频数据，并为您提供有关环境的信息。 一个简单的例子就是你每天与人交谈。 这个演讲被另一个人看出来进行讨论。 即使你认为自己处于一个安静的环境中，你也会听到更微妙的声音，比如树
【新智元导读】ICLR 2019一篇论文指出：DNN解决ImageNet时的策略似乎比我们想象的要简单得多。这个发现使我们能够构建更具解释性和透明度的图像分类管道，同时也解释了现代CNN中观察到的一些现象。全文约3300字6图，读完可能需要10分钟CNN非常擅长对乱序图像进行分类，但人类并非如此。在这篇文章中，作者展示了为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，探究其中原因有助于
3 实现几何图形及颜色分类3.1 提出问题在前两节我们学习了如何按颜色分类和按形状分类几何图形，现在我们自然地想到如果把颜色和图形结合起来，卷积神经网络能不能正确分类呢？请看样本数据，如图18-26。图18-26 样本数据一共有3种形状及3种颜色，如表18-4所示。表18-4 样本数据分类和数量红色蓝色绿色圆形600:100600:100600:100矩形600:100600:100600:100
文章还不完善，会慢慢更新。1.介绍2.Deep learning:深度学习已经广泛应用各个领域，不管是图像识别还是语音识别方面均已超过原有的机器学习算法。取代了传统的人工特征方法。2.1 Spectrogram：声音信号是一维时域信号。通过傅里叶变换，到频域上可以看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。为了解决这个问题，常用的办法是短时傅里叶变换（STFT）。2.1.
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2024-08-29 07:36:48
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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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文章目录分类器的输出结果长什么样子（Softmax为例）1 混淆矩阵准备数据绘制2 F1-score3 统计综合分类指标（precision、recall等）4 ROC曲线准备数据绘制5 PR曲线本节代码 我们训练完一个分类模型后，会在测试（验证）集检验模型的性能，涉及到一些模型的评估指标。如：准确率（Accuracy）、混淆矩阵（confusion matrix）、F1-score、ROC曲线
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2023-08-10 13:33:02
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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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