model.eval()和with torch.no_grad()的区别在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下，主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换
在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); batchnorm层会继续计算数据的
转载
2023-10-20 22:21:23
98阅读
神经网络与反向传播从数学角度上来说，神经网络就是经过训练得到所需结果的一个复杂的数学函数。反向传播是神经网络的重要概念，主要根据链式法则计算损失Loss对输入权重w的梯度（偏导数），然后使用学习率更新权重值，以总体上减少损失。创建和训练神经网络一般包含以下5个步骤：1. 定义网络结构；2. 使用输入数据在该网络结构上进行正向传播；3. 计算损失Loss；4. 反向传播计算每个权重的梯度；5. 根据
转载
2023-09-05 17:57:52
169阅读
CGAN介绍由于原始GAN生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标类别不明确，可控性不强。针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题， Mehdi Mirza等人提出了cGAN，其核心在于将属性信息y 融入生成器G和判别器D中，属性y可以是任何标签信息， 例如图像的类别、人脸图像的面部表情等。cGAN的中心思想是希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不 是单纯的随机
上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含
从这里学习《DL-with-PyTorch-Chinese》 4.1学习就是参数估计本节内容中 学习（参数估计）这个过程要做的就是：给定输入数据和相应的期望输出（ground truth）以及权重的初始值，模型输入数据（前向传播），然后通过把结果输出与ground truth进行比较来评估误差。为了优化模型的参数，其权重（即单位权重变化引起的误差变化，也即误差相对于参数的梯
转载
2024-03-30 20:27:15
76阅读
文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
转载
2023-08-01 15:24:09
525阅读
在深度学习和机器学习的应用中，模型的评估是一个非常重要的环节，而准确率（accuracy）是评价分类模型性能的常用指标之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了计算准确率的函数。本文将对如何在PyTorch中实现准确率的计算过程进行详细记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
首先，我们需要设置一个合适的环境以便于使用PyTorch
在数据科学和机器学习中，计算模型的准确性（accuracy）是非常重要的一部分。这个过程并不是单一的步骤，而是涉及到多个方面，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中计算准确性，并展示相关的代码与流程图。
### 环境配置
为了开始进行准确性计算，我们需要确保我们的环境已经配置好。下面是需要安装的库和工具：
1. P
1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始： import tensorflow as tf#定义‘符号’变量，也称为占位符a = tf.placeholder("float")b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.S
一、CTC说明CTC的全称为Connectionist Temporal Classification，中文名称为：连接时序分类。这个方法主要是解决神经网络label和output不对齐的问题，其优点是不用强制对齐标签且标签可变长，仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练。目前，该方法主要应用于场景文本识别、语音识别及手写字识别等工程场景。怎么可以实现不对齐标签？定义一个多对一的映射B，目的是为了合
转载
2023-12-13 02:42:52
170阅读
# Python中计算 Accuracy 的方方面面
在机器学习和深度学习中，评估模型性能的指标有很多种，而准确率（Accuracy）是最常用的评估指标之一。准确率是指正确分类的样本数占总样本数的比例。这一度量简单易懂，因此在许多应用中得到了广泛使用。本文将详细介绍如何在 Python 中计算准确率，并提供相关代码示例。
## 什么是准确率（Accuracy）
准确率可以用以下公式表示：
原创
2024-09-30 06:17:24
97阅读
文章目录Deep LearningBasicMetricAccuracy 和 Precisionbatchsize切 patch归纳偏置pytorch 模型 cpu 和 gpu load--相互转换 Deep LearningBasicMetricAccuracy 和 PrecisionRef: https://www.youtube.com/watch?v=hRAFPdDppzs Ref:
转载
2023-10-16 22:00:42
63阅读
文章目录一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告1、准确率**第一种方式：accuracy_score****第二种方式：metrics**其中average参数有五种：(None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples') . 2、召回率. 3、F1. 4、混淆矩阵横为true label 竖为predict 类型，unicode是单独的，不是byte类型,不支持中文python3中有Unicode(utf-8)字符串以及字节类：byte,bytearrays，支持中文 2.range与xrangepython2中range返回的是一个列表，xrange返回的是一个生成器python3中取消了python
转载
2024-01-25 21:41:58
60阅读
# PyTorch中如何计算准确率 (Accuracy)
在深度学习中，评估模型的性能是一项重要的工作，而准确率（accuracy）是最常用的评估指标之一。在这篇文章中，我们将仔细探讨如何在PyTorch中计算模型的准确率，整个过程将被拆分为几个简单的步骤，并逐一解释每一步。
## 整体流程
下面是计算准确率的整体流程：
| 步骤 | 描述
# NLP中的不同置信度如何计算准确率
在自然语言处理（NLP）领域，模型的性能通常通过准确率来衡量。准确率是指模型正确预测的样本占总样本的比例。然而，当我们引入“置信度”（confidence）这一概念时，情况就变得更加复杂。本文将探讨如何根据不同的置信度计算准确率，并用Python代码进行示例分析。
## 置信度的概念
在机器学习中，置信度是模型对其预测结果的“确信”程度。通常用一个介于
# Python机器学习中的准确率计算
## 引言
在机器学习模型的评估中，准确率（Accuracy）是最为基础但同时也是最重要的一个指标。它反映了模型在测试集上的预测能力，即正确分类的样本占总样本的比例。本文将介绍如何使用Python计算机器学习模型的准确率，并通过代码示例和相关图示进一步阐明这一过程。
## 什么是准确率？
准确率是机器学习中常用的性能指标之一，通常定义为：
\[
A
原创
2024-08-07 08:16:46
112阅读
