目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们
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2023-08-20 23:12:38
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此处以给定完整数据为例，在程序中对数据划分为训练集、验证集和测试集。 首先准备数据，下载解压记得文件路径就可以。下面开始代码过程： 总流程为数据准备》》数据读取》》数据载入》》数据预览》》搭建模型》》查看模型》》设置优化算法和损失函数》》模型训练》》模型评估》》读取图片预测输出》》保存模型链接：https://pan.baidu.com/s/1YXX4v-PavtA6Nu-ALw2Onw 提取码：
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2024-04-30 20:07:15
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一 神经网络的典型处理流程1. 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；继承 nn.Module 模块，改写 forward 方法。 2. 数据集输入； 3. 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 4. 计算loss ，由Loss层计算； 5. 反向传播求梯度； 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（
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2023-11-19 07:57:48
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怎样才算正确检测到一个目标？什么是IOU：mAP计算方法： 假设针对某一类别的AP情况 TP：预测正确的边界框个数。预测边界框与GT-box的IOU>0.5 FP：假阳性 （ FN就是 把检测对象检测为背景的 那些检测框 的数量，也就是一些被检测错误（F）为负样本（N）的样本，它们本来应该被检测为正样本。 ） FN：漏检 ↑只检测出了一个目标： TP=1 FP=0 Precisinotall
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2023-12-16 13:27:21
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我在linux上用pytoch训练了一个目标检测算法来检测图片中的麦穗个数，然后用pyqt5写了一个界面，我想把这个算法用pyinstaller打包成一个在任何windows系统都能直接运行的exe文件第一步： 在算法训练好之后，用pyqt5写一个界面（pyqt5的安装过程以及如何写界面的教程很多，可以在网上查），接下来安装pyinstaller(直接用pip install ),一开始我直接在l
# PyTorch中同时评估多个模型的实现指南
在深度学习的过程中，我们往往需要评估多个模型的性能，而PyTorch提供了非常灵活的方式来进行这一操作。对于刚入行的小白来说，了解整个流程就是迈向成功的第一步。本文将详细介绍并提供相应代码，帮助你实现同时评估多个模型的功能。
## 流程概述
首先，我们需要明白实现这一功能的基本步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 07:42:54
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DIN模型的由来DIN模型是在基准模型的基础上加入注意力机制模型，基准模型是由Embedding Layer、Pooling Layer、Concat layer、MLP layer、Loss组成的。由于基准模型是在特征输出后经过MLP层后才进行了特征交互处理，故特征的交互是欠缺的，在输入特征时直接加上交互也是不妥的，这样大大的增加了计算量，故加入广告与用户行为的注意力机制，即通过关注广告与用户历
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2023-12-02 17:15:09
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欠拟合和过拟合搭建的模型是否发生过拟合或者欠拟合可作为评价模型拟合程度好坏的指标。欠拟合和过拟合地模型预测新数据地准确性都不理想，最显著的区别就是欠拟合的模型对已有数据地匹配性很差，但是对噪声不敏感；而过拟合的模型对数据的匹配性太好，对噪声很敏感。1. 欠拟合举例：上图为已有的房屋面积与价格的关系数据。上图就是一个欠拟合模型。虽然捕获了数据的一部分特征，但是不能很好地对新数据进行准确预测。这个欠拟
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2024-06-02 22:39:19
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具体代码如下 ↓from __future__ import print_function
import torch
"""
{Autograd：自动求导}
PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包，其为张量上的所有操作提供了自动求导机制。
它是一个在运行时定义(define-by-run)的框架。
这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每
文章目录正负样本的选择标准评估指标回归问题的评估指标SSE 和方差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R Squared分类问题的评估指标错误率召回率(查全率)精确率(查准率)混淆矩阵和分类报告P-R曲线准确率f1分值什么时候关注召回率，什么时候关注精确率概率密度评估指标概率密度曲线图相对熵（K-L散度）概率、信息量信息熵相对熵（K-L散度）交叉熵概率分布评估指标ROC曲线KS曲线提升图提升
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2024-02-02 09:35:56
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菜单栏、选项栏、工具栏、面板、工作区菜单栏 有下拉菜单外观颜色设置：首选项-界面-颜色，快捷键ctrl+k选项栏 是工具进行调节的参数面板，单独拉出与整合，在菜单窗口里打开关闭状态栏 显示画面缩放大小比例，右边显示工作信息栏，左键单机工作信息栏不松可快捷查看文档信息。Alt+鼠标滚轮：缩放画面画面灰色区域为文档工作面，改变工作面颜色：油漆桶工具-选取颜色-shift+点击工作面，或右键自定义。文档
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2024-07-01 11:21:22
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1. 检索质量评估 通常在开发/验证集上进行。 命中率：对于一个问题，系统是否至少检索到了一个相关文档？这是一个二元指标（是/否）。它衡量了检索的召回能力。 平均精度@K：这是信息检索中的核心指标。它衡量在前K个检索结果中，相关文档的比例和排名位置。例如，MRR@5 表示前5个结果中，第一个相关文档 ...
机器学习回归模型评估 回归模型 评估
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2019-07-15 15:45:00
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# PyTorch目标距离评估
在计算机视觉及深度学习的研究中，理解和评估目标之间的距离是一个重要的问题。目标距离评估可以帮助我们在诸如物体检测、图像分割和姿态估计等任务中提升模型的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现简单的目标距离评估，并通过代码示例进行说明。
## 1. 目标距离评估背景
目标距离评估的目的是量化图像中不同目标之间的距离。该距离可以是欧几里得距离、曼哈顿距离或者其他
实验目标1. 安装PyCharm2. 实现一个Flask网页 连接数据库 将单词表打印在网页中3. 再实现一个Flask网页 将人脸识别的内容放入到网页中 具体来说需要包含以下内容: 3.1 判断人脸是否匹配+显示两张图的人脸特征向量 &nbs
# Pytorch显卡性能评估指南
## 1. 流程概述
在进行Pytorch显卡性能评估时，通常需要以下步骤：
```mermaid
gantt
title Pytorch显卡性能评估流程
section 准备工作
下载Pytorch：done, 2022-01-01, 1d
安装Pytorch：done, after 下载Pytorch, 1d
s
原创
2024-03-07 05:42:21
42阅读
在本文中，我们将继续进行机器学习讨论，并将重点放在与数据过度拟合相关的问题上，以及控制模型的复杂性，模型评估和错误引入，模型验证和调整以及提高模型性能。 过度拟合过度拟合是预测分析和机器学习中最大的担忧之一。过度拟合是指选择适合训练数据的模型拟合得太好，并且实际上捕获了所有噪声，离群值等的情况。这样的结果是，该模型将很
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2023-10-18 23:15:06
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原创
2022-01-26 10:24:29
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模型优化评估, 扩充基, 过拟合, 模型的Bias, Variance
原创
2022-08-22 12:22:57
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评估模型 Java 是一种用于评估和优化Java程序性能的模型。无论是通过对代码的评估还是通过对应用程序的运行环境的分析，这种模型都能帮助开发者识别出潜在的性能瓶颈并进行改善。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等部分，来详细探讨评估模型在 Java 编程中的应用与实践。
## 版本对比
在评估模型 Java 的不同版本中，我们可以看到特性差异和演进史的变化。
