预训练图像分类模型预测
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qe4y1D7zD/?spm_id_from=pageDriver&vd_source=ec0dfe3d40081b44c0160eacc0f39d0f
脚本文件：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset/tree/main/图像
这篇文章将使用 Kaggle 的 Montréal 自行车道数据集（数据集下载地址：https://www.kaggle.com/pablomonleon/montreal-bike-lanes）来演示 PyTorch 线性回归模型，并用它来回答以下两个问题：1. 同一天使用不同自行车道的骑车人数之间是否有关系？2. 根据另一条路上有多少人，你能预测出一条路上会有多少人吗？检查数据# Downlo
更新时间记录：2023.6.19 更新内容：代码优化本人接触时间序列预测有两三个月了（期间有忙其他事情），从学python，再到学pytorch，pandas等数据处理方面的知识，深感知识海洋的广阔！本人学的不是很系统，一方面原因可能就是知识付费（并不是说知识付费不好，只是付费内容太多、花冤枉钱），另一方面就是本人的知识体系没有搭建好。我在GitHub上面并没有找到好的源码分享（pytorch框架
# LSTM时间序列预测模型在PyTorch中的应用
时间序列预测是许多领域中的关键任务，包括经济学、气象学和工程学等。在这些领域中，利用过去的数据来预测未来的趋势至关重要。长短期记忆网络（LSTM）由于其独特的结构，能够有效捕捉数据中的长短期依赖关系，因此特别适合于时间序列预测。本文将介绍如何使用PyTorch构建LSTM时间序列预测模型，并给出相应的代码示例。
## LSTM的基本概念
原创
2024-10-16 05:28:42
130阅读
## 实现PyTorch CNN时间序列预测模型教程
### 整体流程
以下是实现PyTorch CNN时间序列预测模型的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
```
### 数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据作为模型的输入
原创
2024-05-17 03:21:15
233阅读
本文约3000字，建议阅读12分钟。本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。简介对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。这就是时间序列预测被看作数据科学家必备技能的原因。从预测天气到预测产品的销售情况，时间序列是数据科学体系的
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2023-09-18 21:27:14
203阅读
前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
211阅读
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
512阅读
1.实现softmax回归模型首先还是导入需要的包 import torch
import torchvision
import sys
import numpy as np
from IPython import display
from numpy import argmax
import torchvision.transforms as transforms
from time im
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2024-08-08 16:55:37
155阅读
常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
220阅读
Kaggle猫狗大战——基于Pytorch的CNN网络分类：预测模型结果（4）本文是Kaggle猫狗大战项目的最后一步了，写一个predict.py，在命令行输入随便找的猫狗图片，使用训练好的模型进行预测。这块比较简单，就话不多说，直接上代码。predict.pyimport sys
import torch
import os
from torchvision import datasets,
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2024-06-02 08:17:19
61阅读
本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：目录一、项目介绍二、准备工作三、实验过程3.1数据预处理3.2拆分数据集3.3构建PyTorch模型3.3.1.数据转换3.3.2定义模型架构3.3.3定义损失准则和优化器3.3.4创建数据加载器3.3.5训练模型四、原理讲解五、补充一、项目介绍 在此项目中
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2023-09-20 06:59:28
166阅读
导入环境pandas是一个强大的数据处理和分析库，广泛用于数据科学和机器学习领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的操作变得简单和直观。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warni
Pytorch 模型构建、训练、测试及预测本文以AlexNet识别手写数字为例，简要介绍如何使用pytorch构建网络模型，并进行训练、测试及预测 所使用的环境：Ubuntu 19.04，python 3.7，pytorch 1.1.0，torchvision 0.3.01· Pytorch模型构建pytorch自定义网络模型较为简单，自定义class继承自(torch.nn.Module)并定义
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2023-08-19 21:46:37
411阅读
PyTorch的学习和使用（七）模型的训练和测试在训练模型时会在前面加上：model.train()在测试模型时在前面使用：model.eval()同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如Batch Normalization 和 Dropout。Batch Normalization BN主要时对网络中间的每层进行归一化处理，并且
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2024-03-13 13:30:31
83阅读
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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Task2:预训练模型预测 参考代码：B站up主同济子豪兄开源在GitHub的图像分类代码 task 2是使用预训练模型进行预测。但是我的数据集本身与ImageNet的数据差别过大了，是无法准确识别的。不过倒是可以判断出一些零件像什么。使用resnet18进行预测参考up主子豪大佬的代码，首先使用了resnet18模型进行预测。载入模型from torchvision import models
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2023-11-22 17:10:08
141阅读
pytorch预测时间序列 Flow Forecast is a recently created open-source framework that aims to make it easy to use state of the art machine learning models to forecast and/or classify complex temporal data. Ad
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2023-08-12 19:44:52
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前言为了使得自己的知识成为体系，首先明确一点，知识不需要去记忆，有个印象即可，不记得就去百度，重要的是锻炼思维以及编程能力（拿到问题如何解决问题的能力。）那么，从这个时间点开始，便开始首先搞定基础，python基础已经有了，接着就是深度学习框架pytorch的基础，所有的基础我们都不去纠结它里面有什么东西，找一个问题，去解决，干就完事了，重要的是训练解决问题的能力。好了，废话，就这么多了。一般来说
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2024-04-13 10:51:54
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思路：1.数据集准备及预处理数据集的准备# 导入所需库
import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
# 设置下载路径
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'# 下载函数
def downlo
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2023-12-26 16:58:02
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