之前更新过一起tf版本的训练自己的物体分类模型，但是很多兄弟反应tf版本的代码在GPU上无法运行，这个原因是tf在30系显卡上没有很好的支持。所以我们重新更新一期Pytorch版本的物体分类模型训练教程，在这个教程里面，你将会学会物体分类的基本概念+数据集的处理+模型的训练和测试+图形化界面的构建。我这里使用的显卡是NVIDIA RTX3060 6G的笔记本显卡。为了避免带货的嫌疑，我就不说具体的
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2023-11-22 18:15:56
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PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持多标签分类任务。在多标签分类中，模型的每个输入（例：图像）可以对应多个输出（标签）。在这篇博文中，我将详细讲述如何使用 PyTorch 实现多标签分类的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在准备进行多标签分类任务之前，确保您的系统符合以下软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 操作系统：
一、基本介绍首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系：多分类学习（
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2022-12-18 00:02:09
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图像文件格式：BMP、JPG、PNG、TGA说明：文件格式 是为了存储到物理磁盘使用的特殊编码格式GPU 访问不能直接读取文件编码格式的图像文件，CPU 读入后需要特殊的解码操作 然后传输给GPU纹理是一种能够被GPU 快速识别的像素格式，能够被快速寻址采样。格式 压缩模式 交错支持 透明支持 动画支持JPG&nb
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2024-07-04 21:59:58
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目录一、两种思想总结1、问题转换2、算法改编二、深度网络多标签分类三、多标签分类评价指标四、多标签分类的损失函数1、二分类和多分类2、多标签分类五、参考文章注：本文为总结性文章，应该算是非原创，是在阅读了其他博主的文章的基础上总结的，感觉就是一个多标签分类学习的系统性整理，以便后续再学习查阅使用，有一些细节的实现也需要再找相应的代码或者资料学习。所有参考的文章都在最后的参考部分。 &n
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2024-05-07 23:40:49
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时序分析的基本方法简介（一）
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2023-11-06 20:24:27
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1、改造BERT模型首先，多标签分类就是将单输出改为多输出，最原始的想法是训练多个分类模型，每个模型预测不同的输出，比如，在预测顾客对饭店的评价中，第一个模型预测口感如何，第二模型预测交通是否方便，尽管会浪费时间、存储和计算资源，问题好像也解决了。但是，看了一些其他多标签的任务后发现还有问题，比如：碰到第二个标签是依赖第一个标签的情况就不好说了，比如第一个标签预测饭店很好，第二个标签预测为不推荐，
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2023-12-14 09:25:48
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（作者：陈玓玏）一、为什么要用做One-hot编码？在建模过程中，我们通常会碰到各种类型的属性，如果是标称型属性，也就是不具备序列性、不能比较大小的属性，通常我们不能用简单的数值来粗暴替换。因为属性的数值大小会影响到权重矩阵的计算，不存在大小关系的属性，其权重也不应该发生相应的变化，那么我们就需要用到One-hot编码（也有人称独热编码）这种特殊的编码方式了。二、One-hot编码是什么？来看一个
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2024-09-23 06:16:28
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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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作者：豆沙包1、问题与数据某研究者想了解某数据集中最大携氧能力(VO2max)是否服从正态分布，部分数据如图1。研究者应如何绘图查看呢？ 图1 部分数据2、对问题的分析研究者想绘图展示最大携氧能力的分布特征，可以使用简单直方图。简单直方图常用来展示连续变量的分布特征，特别是检查连续变量是否符合正态分布。3、SPSS操作3.1 简单直方图在主界面点击 Graphs→Chart Builder，选择
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2023-08-02 08:52:23
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【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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相当于每次都是用2分类，然后不停的训练，最后把所有的弱分类器来进行汇总样本编号花萼长度(cm)花萼宽度(cm)花瓣长度(cm)花瓣宽度花的种类15.13.51.40.2山鸢尾24.93.01.40.2山鸢尾37.03.24.71.4杂色鸢尾46.43.24.51.5杂色鸢尾56.33.36.02.5维吉尼亚鸢尾65.82.75.11.9维吉尼亚鸢尾Iris数据集 这是一个有6个样本的
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2023-10-20 21:31:33
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（GBDT是通过梯度下降（作为残差 的近似）更新的决策树集成的boosting模型）首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候，弱分类器的输出的结果相减是有意义的。残差相减是有意义
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2024-05-30 08:58:17
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文章目录5 GBDT二分类算法5.1 概述5.2 算法详解5.2.1 逻辑回归预测函数5.2.2 最大似然估计5.2.3 逻辑回归损失函数5.2.4 算法的具体步骤5.3 sklearn中的GradientBoosting分类算法5.3.1 原型5.3.2 常用参数5.3.3 常用属性5.3.4 常用方法5.4 实例4：GBDT二分类问题的调参与优化5.4.1 数据集的创建与可视化5.4.2 训
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2024-04-18 16:06:57
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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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： 1 简介词性（part-of-speech）是词汇基本的语法范畴，通常也称为词类，主要用来描述一个词在上下文的作用。例如，描述一个概念的词就是名词，在下文引用这个名词的词就是代词。有的词性经常会出现一些新的词，例如名词，这样的词性叫做开放式词性。另外一些词性中的词比较固定，例如代词，这样的词性叫做封闭式词性。因为存在一个词对应多个词性的现象，所以给词准确地标注词性并不是很
Hive学习笔记概述由来只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存在语言门槛，需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发，开发调试比较麻烦；可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析Hive就是去解决该问题。简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。具有读写以及管理大量数
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2024-09-10 12:29:26
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型实现时，开发者常常需要使用内置类来简化代码的复杂性，提高开发效率。然而，在使用这些类时，仍会遇到各种问题，例如类用法不当、参数传递错误等。这篇博文将以实际问题为例，详细记录解决“使用 PyTorch 内置类怎么做”问题的过程。
## 问题背景
随着深度学习应用的普及，PyTorch 作为一种流行的深度学习框架，受到越来越多开发者的青睐。对于初学者和经验不
