一、什么是PyTorch? PyTorch是一个python库，主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络 1.用来定义数据 &nb
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2023-09-27 22:27:37
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# 使用PyTorch实现分类任务的热力图
在计算机视觉领域，分类任务的热力图可以帮助我们可视化模型在图像中做出的决策。本文将为你详细介绍如何使用PyTorch实现分类任务的热力图。
## 流程概述
以下是生成分类任务热力图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录一、Vision Transformer (ViT)详细信息二、Vision Transformer结构三、Keras实现3.1 相关包3.2 数据读取3.3 声明超参数3.4 使用数据增强方法3.5 计算训练数据的平均值和方差进行归一化3.6 定义multilayer perceptron (MLP)3.7 定义块3.8 数据可视化3.9 实现Encoding Layer3.10 构建
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2023-10-19 10:23:08
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文章目录0 项目说明1 研究目的2 研究方法3 研究结论4 项目流程4.1 获取微博文本4.2 SVM初步分类4.3 使用朴素贝叶斯分类4.4 AdaBoost4.4.1 二分类AdaBoost4.4.2 多分类AdaBoost4.4.2.1 AdaBoost.SAMME4.4.2.2 AdaBoost.SAMME.R5 论文概览6 项目源码 0 项目说明基于机器学习的情感分类与分析算法设计与实
# 使用 PyTorch 实现 Transformer 分类任务的完整指南
在深度学习领域，Transformer 模型因其在自然语言处理（NLP）任务中的卓越表现而备受关注。本文将带你了解如何用 PyTorch 实现一个简单的 Transformer 分类任务。我们将逐步完成这个过程，并为每一步提供详细解释及代码实现。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来完成 Transformer 分类
pytorch 记录（一）pytorch加载数据集利用官方通道，下载cifar10数据集预处理train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor()])
test_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor
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2024-05-16 12:37:18
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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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在进行 PyTorch 分类任务时，过拟合是一个常见的问题，尤其是在训练集较小或模型较复杂的情况下。本文将详细记录解决这一问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。通过具体的图表和代码示例，让读者更好地理解这些解决方案。
### 版本对比
在不同的 PyTorch 版本中，特性差异可能影响模型的训练和推理效果。以下是版本特性对比。
```mermaid
qu
# 实现 PyTorch 中的 Heatmap 和 Feature Map
在深度学习的可视化过程中，Heatmap 和 Feature Map 是常用的工具。Heatmap 可以直观地显示模型对输入数据的重要性，而 Feature Map 则展示了中间层的特征信息。本文将教你如何在 PyTorch 中实现这两个功能。以下是整个流程的概述。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:22:58
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torch.max(F.softmax(out, dim=1), 1)[1]方括号里面的如果是1，输出的就是1和0的矩阵。如果是0，输出的就是概率的矩阵。 中间那个1是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值。 左边那个1，是说，按行进行归一化。loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_func(out, y)这里
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2023-08-10 17:29:31
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文章目录1、为什么使用Datasets、DataLoader？2、什么是Datasets、DataLoader？3、在二分类中的使用4、在多分类中的使用知识点分步骤讲解完整代码 1、为什么使用Datasets、DataLoader？当我们一次性将所有的样本矩阵丢进去直接进行梯度下降的时候，每次都要对所有的样本求loss并以此更新所有的参数。SGD（随机梯度下降）的思想是：每次随机拿出一个样本，求
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2024-03-31 13:43:12
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我们在分析了差异表达数据之后，经常要生成一种直观图－－热图(heatmap)。这一节就以基因芯片数据为例，示例生成高品质的热图。 比如
钢蓝渐白配色的热图 首先还是从最简单的heatmap开始。 > library(ggplot2)
> library(ALL) #可以使用biocLite("ALL")安装该数据包
> data("ALL")
> libr
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2023-08-28 12:11:23
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Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类，分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout。 其中， torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类，pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表.创建tensor 1、直接创建 torch.tensor(data, d
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2023-10-09 14:02:58
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一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下： 针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，用于构建强大的分类器。它通过组合多个弱分类器（通常是决策
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2024-10-04 11:30:49
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在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中
原创
2022-01-18 09:51:01
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在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中，我们就来开始动手实现一下Softmax回归，并且最后要完成利用Softmax模型对Fashion MINIST进行分类的任务。在开
原创
2021-12-28 16:00:38
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【02】When can ML？二元分类（是非问题）-PLA本讲主要介绍了二元分类问题的一解决方法【PLA - Perceptron Learning Algorithm 感知器算法（知错能改算法，一种线性分类器）】，后续延伸简单介绍了一种【Pocket Algorithm 口袋算法】PLA 感知器算法介绍PLA 的算法可行性证明PLA 算法优缺点及后续问题 一 PLA介绍应用：银行信用卡申办审
# Transformer 文本分类任务实现（基于 Pytorch）
## 引言
Transformer 是一种用于处理序列数据的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。本文将介绍如何使用 Pytorch 实现一个基于 Transformer 的文本分类任务。
## 步骤概览
下面的表格展示了实现 Transformer 文本分类任务的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|--
原创
2023-07-31 07:11:29
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李宏毅深度学习网课作业3迟迟做不下去，发现pytorch方面要补的课还是太多，还是慢慢填坑吧。utils.data包括Dataset和DataLoadertorch.utils.data.Dataset为抽象类 自定义数据集需要继承这个类，并实现两个函数，一个是__len__，另一个是__getitem__前者提供数据的大小（size），后者通过给定索引获取数据和标签__getitem__一次只能
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2024-06-25 19:42:49
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以下是一个基于PyTorch的猫狗分类任务完整指南，包含文件框架、核心代码模块及作用解析，结合了多篇参考资料的最佳实践：一、项目文件结构cat_dog_classification/
├── data/
│ ├── train/
│ │ ├── cat/ # 存放训练集猫图片
│ │ └── dog/ # 存放训练集狗图片
│ ├── valid/
