我很喜欢的一句话 “在某种形式上，机器学习就是做出预测。” 突出了概率论于机器学习的重要性。Pytorch官方是这样描述 torch.distributions 这个方法模块的：The distributions package contains parameterizable(可参数化的) probability distributions and sampling functions(抽样函数
一、前言Encoder-decoder 模型提供了最先进的结果，可以对语言翻译等 NLP 任务进行排序。多步时间序列预测也可以视为 seq2seq 任务，可以使用编码器-解码器模型。 本文提供了一个Encoder-decoder模型来解决 Kaggle 的时间序列预测任务以及获得前 10% 结果所涉及的步骤。模型实现灵感来自Pytorch seq2seq翻译教程，时间序列预测思路主要来自Kaggl
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2023-09-21 09:58:55
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本篇博客是我学习博主写的pytorch的ssd的博客后写的。 侵删这篇博客将要讲述ssd的预测效果与预测过程是怎么实现的# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssd
def decode(loc, priors, variances):
boxes = torch.cat((
#首先计算先验框调整之后的中心的位
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2023-11-18 13:56:54
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时间序列预测任务PyTorch数据集类——TimeSeriesDataSet 类详解当进行时间序列预测或时间序列分析时，通常需要对数据进行预处理和转换以提高模型的效果和准确性。TimeSeriesDataSet 类是为这些目的而创建的 PyTorch 数据集类，提供了一些自动化的功能，使得预处理和转换变得更加方便和高效。该类可以用于多种时间序列预测任务，例如预测股票价格、交通流量、能源消耗等。Py
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2023-08-12 20:11:53
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批训练是什么东西呢？在之前的迭代训练代码中。for t in range(100):
out = net(x)
loss = loss_func(out,y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()一次迭代，需要到用到训练样本的所有数据。那么当训练集非常大，或者说样本无法同时取出来的时候，
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2023-11-02 13:27:23
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损失函数可以分为三类：回归损失函数、分类损失函数和排序损失函数1、L1 loss计算实际值和预测值之间的绝对值之和的平均值。y表示标签，pred表示预测值。（回归问题），当目标变量的分布具有异常值时，即与平均值相差很大的值，它被认为对异常值具有很好的鲁棒性。import torch
def lossTest():
input=torch.randn(3,5,requires_grad=Tr
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2023-11-14 13:56:58
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在图像分类任务中，使用 PyTorch 实现批量预测是一个常见的需求。这一过程可以优化模型的推理效率和减少计算资源的消耗，但对于初学者来说，可能会面临一些挑战。接下来，我们将详细探讨“pytorch如何实现图像分类批量预测”的过程，包括可能遇到的问题、错误现象、根因分析、解决方案等方面。
### 问题背景
在日常的深度学习任务中，图像分类是一项重要的应用。随着数据量的增加和计算成本的上升，如何
DETR(DEtectionTRansformer)的PyTorch训练代码和预训练模型。我们用Transformer 代替了整个复杂的手工物体检测管道，并用ResNet-50匹配了Faster R-CNN，使用一半的计算能力(FLOP)和相同数量的参数在COCO上获得了 42 AP 。在PyTorch的50行中进行推断。 DETR这是什么 与传统的计算机视觉技术不同，DETR
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2024-02-01 19:26:31
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归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在，b
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2023-09-11 22:10:25
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Lesson 14.2 Batch Normalization在PyTorch中的实现 有了上一节的基础理论铺垫之后，接下来，我们讨论Batch Normalization在PyTorch中的实现方法。尽管BN只是一个归一化方法，但其使用过程并不像一个“方法”这么简单。一、nn.BatchNorm基本使用方法1.nn.BatchNorm类介绍 在PyTorch中，我们使用nn.Linear构建
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2023-08-17 21:54:08
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本文概述在此, 我们简要介绍了如何实现基于机器学习的算法, 以训练线性模型来拟合一组数据点。为此, 无需具备任何深度学习的先验知识。我们将从讨论监督学习开始。我们将讨论监督学习的概念及其与之的关系。机器学习机器学习是AI的一种应用。机器学习(ML)使系统能够借助经验自动学习和改进。 ML专注于计算机程序的开发, 该程序可以访问数据并将其用于自身学习。学习的过程始于数据或观察, 例如示例, 说明或直
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2024-08-17 10:41:24
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PyTorch 的数据增强我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块：
torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法
torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist、CIFAR-10、Image-Net 等
torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模
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2023-12-18 19:14:27
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）手把手教你搭建PyTorch神经网络进行气温预测数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1BFGTUu19-TsUqxrJb9qqxA 提取码：seua1、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotl
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2023-12-27 06:53:33
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目录前言一、获取和读取数据集二、数据集预处理三、训练模型四、K折交叉验证五、模型选择六、预测并正在kaggle提交结果 前言这是pytorch学习的小实践，这个比赛的数据用了79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，从而预测房价最终价格。一、获取和读取数据集1_导入# 不导入会产生的问题参考：
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_O
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2024-02-02 13:51:54
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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链路预测是网络科学里面的一个经典任务，其目的是利用当前已获取的网络数据（包含结构信息和属性信息）来预测网络中会出现哪些新的连边。本文计划利用networkx包中的网络来进行链路预测，因为目前PyTorch Geometric包中封装的网络还不够多，而很多网络方便用networkx包生成或者处理。环境配置首先，安装一个工具包，DeepSNAP。这个包提供了networkx到PyTorch Geome
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2023-08-28 10:48:03
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PyTorch实例：预测房价准备数据模型设计训练预测 这个实例问题是：假如有历史房价数据，我们应如何预测未来某一天的房价？针对这个问题，我们的求解步骤包括：准备数据、设计模型、训练和预测。 准备数据我们需要找到真实的房价数据来进行拟合和预测。简单起见，我们也可以人为编造一批数据，从而重点关注方法和流程。首先，我们编造一批时间数据。假设我们每隔一个月能获得一次房价数据，那么时间数据就可以为0,
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2024-06-05 23:27:18
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时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如，24小时气温数据，一个月得分产品价格数据，某一公司股票价格年度数据。高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来
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2024-02-20 18:15:31
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目录一、原理介绍1. 加载模型与参数2. 读取图片3. 图片预处理4. 把图片转换为tensor5. 增加batch_size的维度6. 模型验证6.1 模型的初步输出 6.2 输出预测值概率最大的值和位置 6.3 把tensor转为numpy6.4 预测类别二、代码1. 对单张图片做预测2. 对整个文件夹图片做预测 &
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2023-08-14 10:29:54
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一、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
%matplotlib inline二、数据查看fea
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2024-03-01 13:05:48
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