独热编码：逻辑回归的类别我们使用独热编码，独热编码是一个向量，有几个类别该向量就有多长，我们将类别对应的分量设置为1，其他所有分量设置为0。激活函数：softmaxsoftmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是交叉熵损失函数：在分类问题中，我们使
文章目录前言踩坑1：tensorboard中怎么将训练结果和测试结果同时放置到一张图中做对比？踩坑2：Pytorch中使用tensorboard可视化不显示的问题？擦坑3：Pytorch中使用tensorboard，加载第二次新的数据，却显示的还是第一次的数据结果。Reference：总结 前言最近在训练神经网络时，需要可视化看每次训练的accuracy和loss值。一般可以选用matplotl
# PyTorch中的BCEWithLogitsLoss：计算准确率
在深度学习中，准确率是一个重要的性能指标，用于评估模型的分类能力。在PyTorch中，我们可以使用`BCEWithLogitsLoss`损失函数来计算准确率。本文将介绍`BCEWithLogitsLoss`的原理、用法以及如何计算准确率。
## BCEWithLogitsLoss简介
`BCEWithLogitsLoss`
原创
2023-11-24 06:46:08
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自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）.
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2024-02-04 08:01:03
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目录1. 使用 torch.autograd 进行自动微分2. 张量、函数和计算图3. 计算梯度4. 禁用梯度跟踪5. 关于计算图的更多内容选读：张量梯度和雅可比积1. 使用 torch.autograd 进行自动微分 在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该
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2023-11-20 00:08:26
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resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
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2024-04-03 15:48:42
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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2023-10-26 12:27:09
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eep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但
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2023-08-22 12:08:30
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# PyTorch计算准确率的方法
在深度学习和机器学习的实践中，准确率是评估模型性能的重要指标之一。本文将介绍如何在PyTorch框架中计算模型的准确率，同时提供示例代码和流程图，帮助大家更好地理解这一过程。
## 概述
在分类任务中，模型的效果往往通过计算其在验证集或测试集上分类正确的比例来衡量。准确率（Accuracy）的计算可以通过以下公式完成：
\[
\text{准确率} = \
原创
2024-09-11 05:22:47
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在使用 PyTorch 进行模型训练时，有时会遇到一个令人困惑的问题：每个 epoch 的准确率都相同。这种情况可能是由于多种原因引起的，从数据预处理到模型架构设计都有可能影响最终的训练效果。本文将通过以下结构对这一问题进行详细阐述。
## 背景描述
在机器学习和深度学习的训练过程中，准确率通常是评估模型性能的重要指标。每个 epoch 的准确率相同，这意味着模型未能学习到数据中的规律。根据经
## 实现CIFAR-10准确率的流程
在PyTorch中实现CIFAR-10准确率可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载和准备CIFAR-10数据集 |
| 步骤三 | 构建模型 |
| 步骤四 | 定义损失函数和优化器 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 评估模型的准确率 |
原创
2023-08-29 13:14:12
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# 实现PyTorch top5准确率的步骤
## 1. 确定数据集和模型
首先，我们需要准备一个数据集和一个PyTorch模型来进行训练和测试。这里我们以ImageNet数据集和ResNet模型为例。
```python
# 导入PyTorch和torchvision库
import torch
import torchvision.models as models
import torch
原创
2024-04-08 04:16:17
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工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ros
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2024-08-12 12:15:45
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（为什么网上有文章我要转载？因为公司的电脑有时候限制某些网站，我怕某些时候看不到！）LSTM入门例子：根据前9年的数据预测后3年的客流（PyTorch实现） LSTM入门例子：根据前9年的数据预测后3年的客流（PyTorch实现） 曾伊言 曾伊言 强化学习 ElegantRL 373 人赞同了该文章 网络上流传广泛的LSTM结构图：LSTM结构图，我将Concatenate操作涂上橙色，标上图注
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2024-08-09 00:01:30
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0 前言上篇：从零实现线性回归 此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程，同时结合了网络上其它资料和自己的理解。1 创建与读取数据集导入模块：import torch
import numpy as np
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l超参数的设置与上节一样，我们把上节的synthetic_data方法放入了
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2024-04-20 20:35:02
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pytorch模型 .pt, .pth, .pkl有什么区别及如何保存发布时间：2020-07-22 10:47:44作者：小猪小编这次要给大家分享的是pytorch模型 .pt, .pth, .pkl有什么区别及如何保存，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件
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2023-08-23 17:38:55
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# 实现"pytorch交叉熵"的教程
## 步骤概览
首先，让我们来看一下整个实现"pytorch交叉熵"的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建模型 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 测试模型 |
接下来，我们将逐步进行这些操作，为小白开发者详细讲解每一步需
原创
2024-03-25 06:45:51
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