在这篇博文中，我们将探讨如何在 PyTorch 框架下实现 MAE（Mean Absolute Error）模型的过程。我们将从环境准备开始，逐步迈向实际操作，并辅以相关的图表和代码示例，帮助你理解和实现 MAE 的工作原理。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的软硬件环境符合要求。以下是我们环境的基本要求。
- **硬件要求**：
- CPU：双核处理器或更高
- 内存：
开幕上图，我在实验过程中发现[None,:}和unsqueeze(0)产生了同样的效果，那么我们来探寻一下原理原本的目的是创建一个[1,2,1]分别是各行从左到右true的数量的mask。如图的结果那般。第一步：创建一个适合的向量，又分为两步(1)先找出length中最大的数确定形状，这里使用了max()和item().(2)用torch.arange()变为合适的向量，即第二步：创建矩阵，利用t
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2023-08-17 19:49:18
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本笔记是我学习 Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 这一PyTorch官方教程后的学习笔记。 该教程在官网上更新过，因此未来还可能继续更新。以后的读者所见的版本可能与我学的不同。 以下将按照教程中的顺序撰写笔记：Tensor（张量）。torch.autograd（自动求导包）。Neural Networks（神经网络）。Training a
Pytorch 代码重要内容1、pytorch-msssimpip install pytorch-msssim 安装使用ssim计算结构相似性损失2、torchtorch.seed() 设置随机种子后，每次运行文件输出结果都一样，而不是每次随机函数生成的结果一样
torch.manual_seed() 设置CPU生成随机数的种子，方便下次复现实验结果
torch.squeeze()
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2024-08-21 11:54:55
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?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录技术要求创建马尔可夫链怎么做...这个怎么运作...还有更多...创建 MDP怎么做...这个怎么运作...
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2023-09-17 21:37:36
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这些指标都是用于评价文本生成质量的，大概做法都是比较某条候选文本（一般是机器生成的）和其他若干参考文本（一般是人类标注的）的相似性，不过适用场合略有区别：BLEU, METEOR, ROUGE 一般在翻译里用，ROUGE主要用于摘要评估，CIDEr和 SPICE一般在图像描述生成里用。BLEUBLEU 是最早提出的机器翻译评价指标，是所有文本评价指标的源头。BLEU 的大意是比较候选译文和参考译文
一.线性回归LinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归，它的损失函数如下所示：
对于这个损失函数，一般有梯度下降法和最小二乘法两种极小化损失函数的优化方法，而scikit-learn中的LinearRegression类使用的是最小二乘法。通过最小二乘法，可以解出线性回归系数θ为：验证方法：LinearRegression类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自己把数据
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2023-10-08 01:23:33
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个人觉得机器学习算法的好坏主要由4个因素决定：模型精度判别速度模型占用资源情况模型训练速度后面三个的情况的好坏都比较直观（判别速度就是模型的吞吐量，每秒可以处理多少条数据；模型占用资源就是模型需要占用多少内存；训练速度就是模型训练需要花费多长时间），而精度的评价指标却比较多，而且评价指标在一定程度上相当于损失函数，模型优化的对象。现在就来总结一下常见的模型精度的评价指标。回归问题回归问题常见的评价
1 MAEMean Absolute Error ，平均绝对误差是绝对误差的平均值for x, y in data_iter:
y=model(x)
d = np.abs(y - y_pred)
mae += d.tolist()
#mae=sigma(|pred(x)-y|)/m
MAE = np.array(mae).mean() MAE/RMSE需要
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2023-11-20 21:18:57
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常用度量–MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差) MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。定义 1）RMSE，全称是Root Mean Square Error，即均方根误差，它表示预测值和观测值之间差异（称为残差）的样本标准差。均方根误差为了说明样本的离散程度。做非线性拟合时,RMSE越小越好。 标准差与均方根误差的区别：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根
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2023-11-10 22:57:20
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# 如何实现“mae python”
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现“mae python”。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你逐步了解整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程图
使用下面的流程图，我们可以清楚地了解实现“mae python”的步骤。
```mermaid
journey
title "实现“mae python”的流程"
原创
2023-11-23 10:23:09
41阅读
本章介绍一个新的叫做CART（分类回归树）的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归，因此非常值得学习。树回归 优点：可以对复杂和非线性的数据建模 缺点：结果不易理解 使用数据类型：数值型和标称型数据本章将构建两种树：第一种是9.4节的回归树，第二种是9.5节的模型树。下面给出两种树构建算法中的一些公用代码：#createTree()
找到最佳的带切分特征：
如果该节点不能再分，将
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2024-07-12 01:07:54
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1.常见误差计算方法：SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to errorMSE(均方差、方差)：Mean squared errorRMSE(均方根、标准差)：Root mean squared errorR-square(确定系数)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freed
# Python中的偏差和MAE
## 引言
在机器学习领域中，我们经常需要评估模型的性能。其中一个常用的指标是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它可以帮助我们了解模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具，可用于计算偏差和MAE。本文将介绍如何使用Python计算偏差和MAE，并提供相应的代码示
原创
2023-12-09 11:43:38
146阅读
# 如何实现 Python MAE 计算
## 1. 总览
首先，让我们了解一下如何在 Python 中计算 MAE（Mean Absolute Error）。MAE 是一种用于衡量预测值与实际值之间差异的指标，通常用于评估模型的性能。
下面是实现 Python MAE 计算的步骤：
```mermaid
journey
title 教会小白如何实现 Python MAE 计算
原创
2024-04-26 06:05:58
136阅读
# R语言中的MAE（平均绝对误差）详解
在数据科学和机器学习领域，评估预测模型的性能是至关重要的一步。常用的评估指标之一是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。MAE衡量了模型预测值与实际观测值之间的偏差，是其绝对值的平均。这使得MAE成为一个非常直观且易于解释的误差度量。接下来，我们将探讨如何在R语言中计算MAE，以及如何可视化这个过程。
## MAE的定义
M
# Python求MAE的实现
## 简介
在机器学习和统计学中，MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）是衡量模型预测结果与真实值之间差异的一种常用指标。本文将教会你如何使用Python来求解MAE。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(计算预测结果)
B --> C(计算绝对误差)
C --
原创
2024-01-15 11:01:03
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## 如何使用Python实现MAE计算
### 1. 流程概述
在这个教程中，我将教你如何使用Python计算Mean Absolute Error（MAE），即平均绝对误差。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 导入必要的库 |
| 2. | 准备数据 |
| 3. | 计算MAE |
### 2. 具体步骤
原创
2024-04-20 07:08:44
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MAE和MSE的关系 MSE \[ MSE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\hat{y}_{i}\right)^{2} \] MAE \[ M A E=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-\hat{y}_{i}\r ...
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2021-10-27 19:04:00
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图像领域的无监督学习，延续ViT使用Transformer结构，学习BERT遮蔽图片块，然后预测被遮蔽的块实现自我学习autoencoder。
原创
2023-04-16 08:29:50
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