文章目录介绍为什么深度学习？深度学习的应用PyTorch 简介PyTorch 中的 GPU什么是张量？练习 1.01：使用 PyTorch 创建不同秩的张量使用 PyTorch 的优势使用 PyTorch 的缺点PyTorch 的关键要素PyTorch autograd 库PyTorch nn 模块练习 1.02：定义单层架构PyTorch 优化包练习 1.03：训练神经网络活动 1.01：创建单
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2024-08-15 10:44:24
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前言
为什么要修改预训练权重shape？
如何修改预训练权重shape？
在哪修改预训练权重shape？
前言最近太忙没时间细致的写，所以这篇讲的是思想，不是实际代码，大家意会一下。因为GPU有限，这篇文章讲的有些东西只是我自己的观点，缺乏实验证明，欢迎大家批
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2024-01-08 17:50:24
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之前两篇有专门介绍shap值，可以说非常好用，机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二）机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）代码可见：pdd_ice_test.py 文章目录1 部分依赖图（Partial Dependence Plot)1.1 理论解读1.2 如何根据PDP 进行特征筛选2 个体条件期望图（Individual Conditional E
# 使用 SHAP 进行 PyTorch 模型解释的入门指南
在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面，特别是在深度学习中，复杂的模型往往难以理解。因此，我们需要一种工具来帮助我们理解模型的预测结果。SHAP（SHapley Additive exPlanations）就是这样一个工具，它可以为任何模型提供一致且可靠的解释。
本篇文章旨在教会你如何在 PyTorch 模型中使用 SHAP。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，SHAP（SHapley Additive exPlanations）解释器能帮助我们理解模型的预测。本篇博文将记录在集成SHAP解释器于PyTorch代码过程中出现的问题，以及最终解决该问题的过程。
### 用户场景还原
在近期的项目中，我们使用了PyTorch框架构建了一套图像分类模型。该模型需要对输入的图像数据进行预测，并生成可解释的输出，以帮助
本文最初发布于Anaconda开发者博客，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。在奥斯汀举行的SciPy 2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。我作为PyViz、GeoViews、Datashader、Panel、hvPlot和Bokeh的代表参加了SciP
文章目录【用Shapely解释机器学习模型】1. 用Shapely解释线性模型1.1 传统特征系数计算1.2 部分特征依赖图(partial dependence plots)1.3 瀑布图（waterfall plot）2. 用Shapely解释加法回归模型2.1 基础解释图（局部依赖、依赖关系散点图、瀑布图）2.2 蜂群图（beeswarm）3. 用Shapely解释非加法性质的提升树模型3
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2023-12-11 08:25:37
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torch.multiprocessing.spawn 是 PyTorch 中用于启动多进程的函数，可以用于分布式训练等场景。其函数签名如下：torch.multiprocessing.spawn(
fn,
args=(),
nprocs=1,
join=True,
daemon=False,
start_method='spawn',
)参数:fn
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2024-09-15 19:58:43
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在Linux系统中搭配PyTorch环境，从环境预检到故障排查的完整过程是值得每位开发者去了解和掌握的。本文将详细介绍如何高效地在Linux上部署PyTorch，包括环境准备、依赖管理、配置调优等环节，确保你的机器学习项目顺利进行。
首先，我们需要在开始部署之前进行环境的预检，以确保系统满足最基本的条件。
在环境预检阶段，我们使用思维导图梳理出所需的硬件和软件配置。以下是一个示例思维导图，概述
Transformer在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾：CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型
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2024-07-03 21:48:29
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探索SHAP：深度学习可解释性的强大工具SHAP 是一个开源Python库，用于理解和解释机器学习模型的预测行为。该项目由ETH Zurich的Scott Lundberg和Noah Gansallo发起，旨在提供一种统一的框架，以直观地理解各个特征如何影响模型的决策。项目简介SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的方法，它利用了Shapley值的概
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2024-08-04 17:30:39
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主要参考学习链接（动手学深度学习）：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter02_prerequisite/2.2_tensor1、理解 torch.layouttorch.zeros(*sizes, out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=N
计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。下面可能是史上最全编程语言列表，我将它们分为以下几类，你掌握了哪些？
计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。下面可能是史上最全编程语言列表，我将它们分为以下几类，你掌握了哪些？解释型编程语言函数式编程语言编译型编程语言过程式编程语言脚本编程语言标记编程语言基于逻辑的编程语言并发编程语言面向对象编程语言解释型编程语
一、基础知识1、张量（1）、张量构建张量并非是一个仅应用于深度学习框架中的概念，而是一个数学概念。几何代数中定义的张量向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量，以此类推。 图1 多阶张量图示[1]
在PyTorch中有多种方式对张量进行构建，大多数类似于Numpy。 （2）、张量操作张量构建后，便涉及对张量的各种操
目录0 代码示例1 数据预处理和建模1.1 加载库和数据预处理1.2 训练2 解释模型2.1 Summarize the feature imporances with a bar chart2.2 Summarize the feature importances with a density scatter plot2.3 Investigate the dependence of the
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2024-08-14 12:48:50
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解释一个机器学习模型是一个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个黑匣子里是如何工作的。但是解释也是必需的，这样我们可以选择最佳的模型，同时也使其健壮。Shap 是一个开源的 python 库，用于解释模型。它可以创建多种类型的可视化，有助于了解模型和解释模型是如何工作的。在本文中，我们将会分享一些 Shap 创建的不同类型的机器学习模型可视化。我们开始吧… 文章目录技术提升安装所需的库导入所需库
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2023-12-31 15:21:11
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作者：Samuele Mazzanti导读上一篇文章我们说到SHAP值可以用来对黑盒模型进行解释，具备比简单的逻辑回归更好的实际意义，那么SHAP值到底是什么？有什么实际意义？如何计算？揭开神秘的面纱在上次的文章中，我们看到SHAP值可以用来解释机器学习方法的决策。换句话说，我们使用SHAP来揭开黑箱模型的神秘面纱。到目前为止，我们利用了Python的SHAP库，而没有过多考虑它是如何工作的。足够
# Android Shap：自定义形状和样式
在Android开发中，我们经常需要自定义控件的样式和形状，以使应用程序更加独特和吸引人。Android提供了一个强大的工具，即Shape Drawable（Shap），可以帮助我们轻松地实现这个目标。本文将介绍Android Shap的基础知识，并提供一些实际的代码示例。
## 什么是Shape Drawable？
Shape Drawabl
原创
2024-01-04 12:45:15
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### 实现“shap python”流程
首先，我们来看一下实现“shap python”的流程。具体步骤如下：
```mermaid
flowchart TD
A[了解shap库] --> B[安装shap库]
B --> C[导入shap库]
C --> D[准备数据]
D --> E[构建机器学习模型]
E --> F[解释模型的预测结果]
``
原创
2023-09-29 03:58:09
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# 如何实现 Python SHAP
## 1. 流程概述
在实现 Python SHAP 过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
PARTICIPANT as 开发者
PARTICIPANT as 小白
开发者 -> 小白: 教学
```
1. 安装 SHAP 库
2. 准备数据
3. 训练模型
4. 解释模型结果
##
原创
2024-04-05 03:47:29
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