# 使用 PyTorch 实现 LSTM 二分类
在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种广泛应用于序列数据处理的循环神经网络（RNN）变种。它尤其适用于文本、语音等时序数据的建模。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行 LSTM 二分类任务，包括必要的代码示例。
## 1. 环境准备
首先，你需要安装 PyTorch。请参考 [PyTorch 官方网站]( 获取合适的安装指令。
在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则。归根到底，都是希望
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2024-06-10 11:11:09
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# PyTorch搭建LSTM二分类网络
## 介绍
在深度学习中，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种非常重要的神经网络结构。其中，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为RNN的一种变种，通常用于处理序列数据的建模和预测。
本文将介绍如何使用PyTorch搭建一个基于LSTM的二分类网络。通过这个示例，读者
原创
2023-09-17 06:51:39
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LSTM文本二分类PyTorch深度学习应用探讨
在当今信息爆炸的时代，文本分类作为自然语言处理的重要任务之一，已经广泛应用于情感分析、垃圾邮件识别、主题分类等场景。长短时记忆网络（LSTM）因其能够有效处理序列数据而成为文本分类中流行的选择。随着技术的演进，构建高效的LSTM文本二分类模型已成为研究的热点。接下来，我们将通过对LSTM文本二分类模型在PyTorch中的实现，深入探讨相关技术的核
文章目录一、Mnist 分类任务简介二、Mnist 数据集的读取三、 Mnist 分类任务实现1. 标签和简单网络架构2. 具体代码实现四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化 本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：一、Mnist 分类任务简介在上一篇博客当中，我们通过搭建 PyTorch 神经网络实现了气温预测，这本质上是一个回归任务。在本次博文当中，我们
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2023-10-16 17:30:23
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# LSTM二分类模型的PyTorch实现
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），非常适合处理序列数据。在本文中，我们将讨论一个基于LSTM的二分类模型，使用PyTorch来实现。我们将给出清晰的代码示例和简单的解释，以帮助读者理解LSTM在二分类任务中的应用。
## LSTM简介
LSTM网络通过引入“门控”机制，解决了传统RNN在长序列数据中训练时常遇到的梯度消失
一、项目简介本项目是基于pytorch使用两层CNN网络实现手写数字的分类识别，并且绘制了损失和准确率曲线、训练前后的t-SNE聚类图、混淆矩阵图。二、数据集常用的手写数字数据集MNIST，这个大家自行百度就有很多说明这个数据集的文章啦，里面的图片大概是长这样子的。三、实验环境平台：Window 11语言：python3.9编译器：Pycharm框架：Pytorch:1.13.1四、实验内容及部分
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2024-10-11 14:28:45
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之前我给大家介绍过一篇使用keras和LSTM来进行文本多分类的博客 ,今天我将在google提供的Colab notebook上使用tensorflow2.0来是实现以下中文文本多分类的实战应用。选择Colab notebook是因为在Colab notebook中google提供了免费的GPU资源供你使用，这样可以大大节省模型的训练时间。Google Colab，全名Colaboratory，
文章目录源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练总结 源码下载https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorc
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2024-02-02 14:18:05
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文章链接刘二大人别人的博客，写的不错Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch二分类import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载csv文件数据
xy = np.loadtxt(r'D:\学习资料\pytorch刘二大人课件\PyTorch深度学习实践\diabetes
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2023-09-06 14:03:56
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二分类问题和多分类问题二分类问题： 分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题： 和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器
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2023-12-19 22:25:58
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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深度学习（猫狗二分类）题目要求数据获取与预处理网络模型模型原理Resnet背景Resnet原理代码实现模型构建训练过程批验证过程单一验证APP运行结果训练结果批验证结果APP运行结果Tensorboard可视化模型对比可视化结果分析附录resnet网络架构resnet34网络架构 题目要求题目： 猫狗二分类。要求： 利用Pytorch深度学习框架实现对猫狗图片进行分类。说明： 1.学会读取训练集
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2023-09-29 20:20:15
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应用>>> rnn = nn.LSTM(10, 20, 2)
>>> input = torch.randn(5, 3, 10)
>>> h0 = torch.randn(2, 3, 20)
>>> c0 = torch.randn(2, 3, 20)
>>> output, (hn, cn) = rnn(i
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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文章目录分类器的输出结果长什么样子（Softmax为例）1 混淆矩阵准备数据绘制2 F1-score3 统计综合分类指标（precision、recall等）4 ROC曲线准备数据绘制5 PR曲线本节代码 我们训练完一个分类模型后，会在测试（验证）集检验模型的性能，涉及到一些模型的评估指标。如：准确率（Accuracy）、混淆矩阵（confusion matrix）、F1-score、ROC曲线
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2023-08-10 13:33:02
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目录MobilenetV2介绍MobilenetV2网络结构1. Depthwise Separable Convolutions2. Linear Bottlenecks3. Inverted residuals4. Model Architecture数据集下载代码实现1. 导入相关库2. 定义超参数3. 数据预处理4. 构造数据器5. 重新定义迁移模型6. 定义损失调整和优化器7. 定义训练
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2024-05-17 18:05:58
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形式1：输出为单通道即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络
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2023-09-22 12:24:04
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本文将介绍如何使用pytorch和resnet18模型，实现图片二分类网络微调（Fine Tune）的全过程。首先，我们将介绍pytorch的基本概念，包括tensor、autograd、nn.Module以及optimizer。然后，我们将介绍resnet50模型的结构，以及如何使用pytorch的nn.Module模块来定义模型。接下来，我们将介绍如何使用pytorch的nn.Module模块
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2023-07-17 18:11:29
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