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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# 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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# 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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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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一，深度学习基础1. 了解常见的四个机器学习方法监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习是我们日常接触到的常见的四个机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。无监督学习：它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接
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2023-10-02 19:36:11
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2.2 深度学习基础及数学原理深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深，本章将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用PyTorch实现一些简单的理论，本章内容很多，所以只做一个简短的介绍2.2.1 监督学习和无监督学习 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习是我们日常接触到的常见的四个机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即
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2023-10-20 18:13:46
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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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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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4章 机器学习基础4.1 三类机器学习4.2 机器学习术语4.3 评估模型4.4 数据预处理和特征工程4.4 过拟合和欠拟合4.5 机器学习模型基本设计流程 4.1 三类机器学习1. 有监督学习:有标签数据的学习（需要得到的学习结果为具体的、可表示的、可描述的）分类问题回归问题分割问题识别问题2. 无监督学习：没有标签数据的学习（对数据进行整理，归类寻找特征）聚类问题降维问题3. 强化学习4.2
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2023-08-13 19:18:44
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神经网络也能进行非监督学习, 只需要训练数据, 不需要标签数据. 自编码就是这样一种形式. 自编码能自动分类数据, 而且也能嵌套在半监督学习的上面, 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习.这次我们还用 MNIST 手写数字数据来压缩再解压图片.然后用压缩的特征进行非监督分类.训练数据自编码只用训练集就好了, 而且只需要训练 training data 的 image, 不用训练 labels.
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2024-02-06 20:58:01
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Pytorch：深度学习基础及数学原理监督学习和无监督学习常见机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即已知数据及对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出无监督学习：没有已训练样本，需要对数据进行建模半监督学习：在训练阶段结合大量未标记的数据和少量的标签数据。使用训练集训练的模型在训练时更为准确强化学习：设定一个回报函数，通过这个函数来确认是否与目标值越来
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2023-11-07 09:26:00
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本文回顾了一些常见的半监督算法，随后介绍了作者在 NIPS 2017 展示的 Mean Teacher 项目。 Mean Teacher 的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780；Mean Teacher 的 GitHub 地址：https:/
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2023-12-12 14:10:20
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用Pytorch进行图像分类（对一张猫和一张鱼的图片进行区分）传统挑战1、首先需要数据要想有效地使用深度学习技术，需要较大量的数据来训练神经网络，让神经网络学习并记忆他们的特征。所以我们需要很多鱼和猫的图片 **监督学习和无监督学习的区别有监督学习必须要有训练集和测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该数据集中寻找规律有监督学习的方法就是识别事
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2023-09-05 11:14:05
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机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是 传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给
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2023-10-24 14:37:32
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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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# 半监督学习与 PyTorch
近年来，随着深度学习的快速发展，半监督学习作为一个重要的研究方向，受到了广泛关注。半监督学习结合了有标签数据和无标签数据，以提高模型的性能。本文将介绍半监督学习的基本概念、方法及在 PyTorch 中的实现，并通过具体代码示例来帮助大家理解这个主题。
## 半监督学习的基本概念
半监督学习的主要思想是使用少量的有标签样本和大量无标签样本进行模型训练。在许多实
# PyTorch 半监督学习入门指南
## 引言
近年来，深度学习的快速发展使得我们在各个领域取得了显著的进展。但是，要训练一个高效的深度学习模型通常需要大量标记数据，而获取标记数据的成本十分昂贵。因此，半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）作为一种结合少量标记数据和大量未标记数据的学习策略，受到了广泛关注。本文将介绍PyTorch中的半监督学习方法，并提供
# pytorch 半监督学习
在机器学习领域中，监督学习是最常见的学习方式之一，其需要大量带有标签的数据来训练模型。然而，获取标签数据的过程通常是昂贵和耗时的。因此，半监督学习应运而生，它利用少量的标记数据和大量的未标记数据来训练模型。本文将介绍pytorch中的半监督学习方法，并提供代码示例。
## 半监督学习简介
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法。在半监督学习中，
原创
2023-08-03 08:19:35
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兄弟萌，我咕里个咚今天又杀回来了，有几天时间可以不用驻场了，喜大普奔，终于可以在有网的地方码代码了，最近驻场也是又热又心累啊，抓紧这几天，再更新一点的新东西。今天主要讲一下非监督学习，你可能要问了，什么是非监督学习，我的理解就是不会给样本标签的，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。这个可以用来干什么，举个例子，在工业场景瑕疵检测的运用中，由于良品的数量远
深度学习与pytorch人工智能（artificial intelligence,AI） 机器学习（machine learning) 深度学习（deep learning)一、机器学习在人工智能领域，机器学习 是实现人工智能的一个分支，也是人工智能领域发展最快的一个分支。简单地说，机器学习是计算机程序如何随着经验的积累而自动提高性能，使系统自我完善的过程。机器学习在近30多年已发展成为一门多领域
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2023-12-06 23:37:00
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