Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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本人也是小白一枚，主要是边学习边记录，打算把一些学到的算法整理一下，方便以后回顾。如果有不对的地方，希望大家指证，一起共同成长。目标：利用BP神经网络解决多分类问题 库：pyorch、numpy根据此问题，主要为四部分：数据集的读取，模型的搭建，训练，预测。一：数据集读取 前提采用txt文件存储数据，例如下图（形式：特征数据和种类数间均为以空格或TAB键分隔，每行表示一组数据，其中最后一个数表示种
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2023-09-08 18:35:23
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# PyTorch 分类问题简介
深度学习已经成为现代机器学习的重要分支，其中图像分类是最常见的应用之一。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，因为其灵活性和高效性，被广泛用于研究和生产环境中。本篇文章将介绍如何使用 PyTorch 进行图像分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像分类？
图像分类的目标是将一幅图像分配给一个或多个类别。对于多类别分类问题，目标是识别图像所属的单一类
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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# 使用 PyTorch 实现分类与回归问题
在机器学习的领域中，分类与回归是两种基本的监督学习任务。在这篇文章中，我们将结合 PyTorch 来实现这两种任务，为刚入行的小白指明方向。首先，我们将概述整个流程，然后依照每一步进行详细讲解，并附上相应的代码示例。
## 整体流程
以下是实现分类和回归问题的整体步骤：
| 步骤 | 描述
多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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数据以及代码的github地址 说明：训练速度使用cpu会很慢 # 目标：情感分类 # 数据集 Sentiment140, Twitter上的内容 包含160万条记录，0 ： 负面， 2 ： 中性， 4 ： 正面 # 但是数据集中没有中性 # 1、整体流程： # 2、导入数据 # 3、查看数据信息 # 4、数据预处理： # &nb
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2023-11-27 20:10:01
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初学者学习Pytorch系列第一篇 Pytorch初学简单的线性模型 代码实操 第二篇 Pytorch实现逻辑斯蒂回归模型 代码实操 第三篇 Pytorch实现多特征输入的分类模型 代码实操 第四篇 Pytorch实现Dataset数据集导入 必要性解释及代码实操 第五篇 Pytorch实现多分类问题 样例解释 通俗易懂 新手必看 文章目录初学者学习Pytorch系列前言一、先上代码二、代码编写解
Demo9 :多分类问题来源：B站刘二大人 softmax的输入不需要做非线性变换。也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用：1.如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。2.所有类的概率求和为1。y的标签编码方式是one-hot编码：只有一位是1，其他位为0。(算法的输入仍为原始标签，只是经过算法后变成one-hot编码)多分类问
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2023-08-28 11:18:00
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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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第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
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2023-10-04 07:59:38
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在处理多分类问题的时候会用到一个叫做softmax的分类器，是用来将输出结果划归到[0,1]的，本讲将主要从softmax分类器入手来实现多分类问题。在前一章我们对糖尿病模型进行了二分类，二分类问题中只需要输出一个概率，另外的一个概率通过用1来减即可获得。但多分类需要输出多个概率。本次我们采用MNIST手写数字数据集，首先我们来看一下如果有十个分类那他们的输出该是什么样的。若有十个分类，那这10个
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2023-10-11 15:13:23
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1评论
怎么用softMax解决多分类问题以及Pytorch实现 ？分类网络怎么设计？ 将分类网络设置成多个输
原创
2021-11-23 16:20:38
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根据教材自己操作了一遍，记录一下自己的学习过程一、数据集介绍FashionMNIST为服饰分类数据集，其包含的类别共有10种，数据集大小约为80M。1.1 数据的获取可以使用Pytorch提供的torchvision包，它主要由以下几部分构成：torchvision.datasets：包含加载数据的函数以及常用的数据集接口，如CIFAR10、MNIST、ImagNet等torchvision.mo
神经网络分类问题概述导包设置超参数读取数据可视化展示建立模型训练模型完整代码概述对于 MNIST 手写数据集的具体介绍, 我们在 TensorFlow 中已经详细描述过, 在这里就不多赘述. 有兴趣的同学可以去看看之前的文章: https://blog.csdn.net/weixin_46274168/article/details/114109017在上一节的内容里, 我们用 PyTorch 实现了回归任务, 在这一节里, 我们将使用 PyTorch 来解决分类任务.导包import torch
原创
2021-03-01 09:27:01
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PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
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2023-10-20 19:40:14
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记：新闻分类问题时多分类问题，与电影评论分类很类似又有一些差别，电影评论只有两个分类，而新闻分类有46个分类，所以在空间维度上有所增加，多分类问题的损失函数与二分类问题选择不同，最后一层使用的激活函数不同，其他基本流程都是一样的。1、路透社数据集：包含许多短新闻及其对应的主题，是一个简单的，广泛使用的文本分类数据集，包含46个不同的主题，每个主题至少有10个样本，其中有8982个训练样本和2246
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2023-08-08 15:01:30
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多分类问题Softmax Classifier分类器全连接网络：用线性层将网络连接在一起 softmax数学原理： loss函数实现方法：import numpy as np
y = np.array([1,0,0])
z = np.array([0.2,0.1,-0.1])
y_pred = np.exp(z)/np.exp(z).sum()
loss = (-y*np.log(y_pred))
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2024-04-15 13:45:29
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