使用pytorch框架搭建一个图像分类模型通常包含以下步骤：1、数据加载DataSet,DataLoader，数据转换transforms2、构建模型、模型训练3、模型误差分析下面依次来看一下上述几个步骤的实现方法：一、数据加载、数据增强a)、有时候torchvision.transform中提供的数据转换方法不能满足项目需要，需要自定义数据转换方法进行数据增强，以下InvertTransform
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2023-06-30 18:36:49
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1 仓库使用说明仓库地址：https://github.com/lxztju/pytorch_classification/tree/v1这是一个基于pytorch框架的深度学习分类网络的仓库，通过在cfg文件中配置网络类型及训练参数，训练数据，模型保存路径等。支持以下分类模型：from models import Resnet50, Resnet101, Resnext101_32x8d,Res
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2023-09-22 15:34:11
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 22:38:57
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pytorch入门3.0构建分类模型再体验（准备数据）pytorch入门3.1构建分类模型再体验（模型和训练）pytorch入门3.2构建分类模型再体验（批处理）
在分类模型中，我们使用的神经网络模型其实跟回归模型中的差不多，但是这里我们输入的是两个数（数值对），输出也是两个数，分类0或者分类1的概率。在最终输出的时候我们使用了softmax函数对输出进行概率化表示，就是使得分类0和分类1的概率之
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2024-02-20 17:20:31
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评价分类模型的指标1. 准确率acc = 分类正确的样本数/总样本数例如：当样本总数是100，正确分类的样本个数是60，那么 acc = 60/100=0.6 。 缺点：当正负样本不均衡的时候，用准确率不能很好的评估模型的好坏。例如：正样本个数为：995个；负样本个数为：5个；即使我的模型不做任何训练，对所有的数据都判定为正，这样得到的准确率也很高，acc=99.5%。2. 混淆矩阵3. F1_s
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2023-12-03 08:46:34
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本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类！！！1.训练神经网络分类模型
import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed
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2023-10-08 09:58:01
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一.数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_7blbYJc0ouCGmqe8kBnTw 提取码: c6ex 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二.训练模型1.定义数据初始化import torchvision.transforms as transforms
image_size=(224,224) #
data_transforms=transfor
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2023-09-06 22:12:52
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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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# 使用 PyTorch 实现图片分类模型
在本文中，我们将学习如何使用 PyTorch 实现一个简单的图片分类模型。我们将从头到尾引导您完成整个流程，包括数据准备、模型构建、训练和评估。下面是整个流程的简要概述：
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ------------ | ----------------
# 使用 PyTorch 进行分类模型量化的指南
在深度学习的应用中，模型的部署和运行时性能是一个重要的考虑因素。量化是一种通过将模型中的权重和激活从浮点数转换为整数来加速推理和减少模型大小的技术。本文将教你如何使用 PyTorch 实现分类模型的量化，适合刚入行的小白。我们将分步骤进行分析，并通过代码示例进行详细说明。
## 流程概述
在进行模型量化之前，我们需要明确步骤。以下是实现 Py
这次博客准备写一系列有关机器学习的分类模型，大家都知道分类模型有很多，有KNN，SVM，逻辑回归，决策树，随机森林，朴素贝叶斯等。下面一一介绍这些算法的思想以及优缺点： KNN(K近邻法) K-近邻是一种分类算法，其思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。找到训练集样本空间中的K个距离预测样本x最
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2023-10-10 20:02:51
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时序分类模型是时间序列数据处理中的一种重要方法，尤其是在金融、医疗、物联网等领域。许多应用场景要求我们从一系列时序数据中提取特征并进行分类。为了帮助大家理解如何在 PyTorch 中构建一个有效的时序分类模型，我将详细讲述整个过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在我的工作中，我发现许多项目面临从时序数据中提取有效特征的挑战。一个典型的问题场景是，我们
首先简单实现构造LSTM模型以及使用LSTM进行计算，代码如下import torch
import torch.nn as nn
class rnn(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,num_layer):
super(rnn,self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_d
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2023-08-17 01:27:17
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完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
接触机器学习和深度学习已经有一段时间了，一直想做个记录，方便自己以后的查阅。 一开始我搭建神经网络时所使用的框架是Tensorflow，虽然功能强大但是不同版本代码的兼容性有些差强人意。 以下的内容所创建的环境是Anaconda中的虚拟环境，采用的python版本是3.8，cuda和cudnn都是对应的版本。 搭建和训练神经网络分为以下几个步骤：1
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2023-11-06 13:11:52
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1. 线性回归：知识点：平方损失函数（用来评估评为 i 的样本误差)优化函数-随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analytical solution）。 线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。 然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numeri
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2024-06-19 07:30:29
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本博客为SVM分类器的学习笔记~由于仅仅是自学的笔记，大部分内容来自参考书籍以及个人理解，还请广大读者多多赐教主要参考资料如下：《机器学习实战》《Python机器学习》《机器学习Python实践》《Python机器学习算法》《Python大战机器学习》《Python与机器学习实战》支持向量机（support vector machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔
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2024-08-05 21:47:21
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前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下： 从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。 CIFAR10公开数据地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
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2023-10-16 00:08:13
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鱼羊 量子位(QbitAI)一个新的图像分割model zoo来啦！一大波基于PyTorch的图像分割模型整理好了就等你来用~这个新集合由俄罗斯的程序员小哥Pavel Yakubovskiy一手打造，包含四种模型架构和30种预训练骨干模型(backbone)，官方文档列举了四条主要特点：高级API(两行代码构建神经网络)4种模型架构：Unet，Linknet，FPN，PSPNet每个架构有30种可
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2024-08-05 13:26:35
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# 用 PyTorch 实现分类模型并优化其性能
当你开始学习如何使用 PyTorch 创建分类模型时，重要的是要知道整个流程。这不仅涉及模型的构建，还需要对数据预处理、模型训练和优化过程的理解。下面我们将一步一步地走过这个过程，并提供所需的代码和注释。
## 整体流程
以下是实现分类模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述
