文章目录0 前言1 加载和规范化CIFAR102 定义一个卷积网络3 定义损失函数和优化器4 训练网络5 测试网络6 在GPU上训练模型参考资料 0 前言 TRAINGING A CLASSIFIER 这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下，学习一波写法，供以后查阅，自己跑的项目在github上，稍微修改了一下训练策略，能使分类精度从53%
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2023-12-14 22:22:23
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经过了几个月的学习和实践，我完成了优达学城网站上《Python Programming with Python Nanodegree》课程的学习，该课程的终极项目就是使用Pytorch为102种不同类型的花创建一个图像分类器。在完成这个项目的过程中，我和其他学员一样，都碰到了各种问题和挑战，因此写下了这篇文章。希望你读完这篇文章以后，会对你的机器学习有所裨益。本文介绍了如何实现图像分类的基础概念，
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2024-08-17 10:44:12
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图片分类器1 数据（1）数据集介绍与导入（2）transforms.Compose与transforms.Normalize（3）图片预览a 反标准化b 转化为plt.imshow能读取的尺寸c 合并显示2 定义卷积神经网络、损失函数和优化器（1）搭建神经网络（2）优化器和损失函数3 模型的训练与保存4 模型的测试总结 1 数据（1）数据集介绍与导入对于视觉任务，可以通过torchvision模
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2023-11-16 12:08:42
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朴素贝叶斯分类器文章目录朴素贝叶斯分类器一、贝叶斯分类器是什么？贝叶斯判定准则朴素贝叶斯分类器举个栗子二、相关代码1.数据处理2.生成朴素贝叶斯表（字典）关于如何判断属性的连续或离散性根据朴素贝叶斯表计算预测标签总结 一、贝叶斯分类器是什么？贝叶斯分类器是以贝叶斯决策论为基础的一类分类器。和频率决策论不同，贝叶斯决策论使用后验概率来计算将某个数据data分类为某一类c的风险概率。对分类任务来说，在
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2024-05-29 16:20:23
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原在python sklearn使用 SVM做分类SVC（C-Support Vector Classification）实现基于libsvm,台湾大学林智仁教授团队开发的一个库。支持多分类。1. SVM二分类>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
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2023-11-08 18:21:42
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作者 | Jose Nieto 翻译 | Jeffery26 校对 | 酱番梨 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 查看第一部分，请戳>>手把手教你用PyTorch实现图像分类器（第一部分） 回
文章目录@[toc]准备数据训练一个图像分类器1.加载并规范化CIFAR10展示一些训练图片2. 定义卷积神经网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络5.测试网络准备下载Anaconda3并安装，ubuntu打开终端执行bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh安装完成执行conda install pytorch-gpu=1.3 torchvision=0.4详细安
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2023-12-10 11:32:10
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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训练一个分类器 文章目录训练一个分类器1. 数据2. 训练一个图片分类器（1）加载和标准化CIFAR10（2）定义一个卷积神经网络（3）定义损失函数和优化器（4）训练网络（5）在测试集上测试网络3. 在GPU上训练4. 在多个GPU上训练 1. 数据通常来说，当你处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包将数据加载为numpy array形式，然后将数组转换成torch.*Te
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2023-12-25 12:31:52
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前言这些代码均是使用最基础的方法，通过一步一步迭代过程来理解算法的原理及实现过程，并不采用于实用工程，读者以此作为学习参考即可。监督分类监督分类的概念：首先使用训练样本学习一个分类器，再对测试样本进行分类。图像分类的两个步骤：特征提取与分类算法。特征提取：颜色特征向量。分类 训练过程：使用训练样本学习分类器。 测试过程：使用学习好的分类器对测试样本分类。分类算法：感知器算法。线性判别函数 那么，如
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2024-08-12 13:07:11
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这几天以很快的速度翻完了<集体智慧编程>,因为只是对里面的算法感兴趣,对那些web2.0的应用没什么感觉,所以很多地方都是一扫而过,现在按最后一章的顺序来对所有相关的算法作一个详细的复习…. 这个是第一篇……贝叶斯分类器数学基础：条件概率 定义：设A, B是两个事件，且P(A)>0 称P(B∣A)=P(AB)/P(A)为在条件 A下发生的条件事件B发生的条件概率。乘法
垃圾分类是一项全球范围内越来越受到重视的环保行动，采用深度学习技术进行垃圾分类的自动化处理，不仅可以提高分拣效率，还能有效减少人力成本。本文将探讨如何使用PyTorch实现垃圾分类模型，并详细记录整个过程，包括技术原理、架构分析、源码分析和性能优化。
### 背景描述
随着城市垃圾量的不断增加，垃圾分类成为了当前社会环保工作的重要任务。通过机器学习和深度学习技术实现垃圾分类，将人工分拣的低效和
一、他说的是对的前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。 在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。 可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是
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2024-09-28 10:48:30
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本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。这样可以对
原创
2024-05-04 00:45:02
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所以我总结了一下自己当初学习的路线，准备继续深入巩固自己的 pytorch 基础；另一方面，也想从头整理一个教程，从没有接触过 pytorch 开始，到完成一些最新论文里面的工作。以自己的学习笔记整理为主线，大家可以针对参考。第一篇笔记，我们先完成一个简单的分类器。主要流程分为以下三个部分：1，自定义生成一个训练集，具体为在二维平面上的一些点，分为两类；2，构建一个浅层神经网络，实现对特征的拟合，
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2024-05-02 11:16:51
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4. 使用预训练的PyTorch网络进行图像分类这篇博客将介绍如何使用PyTorch预先训练的网络执行图像分类。利用这些网络只需几行代码就可以准确地对1000个常见对象类别进行分类。这些图像分类网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括VGG16、VGG19、Inception、DenseNet和ResNet。 这些模型是由负责发明和提出上述新型架构的研究人员训练的。训练完成后，这些研究人员将模型
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2024-01-30 01:52:53
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结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
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2024-05-15 10:33:17
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NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN从头开始NLP:使用字符级RNN对名称进行分类 ://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html作者:Sean Robertson我们将建立和训练一个基本的
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2023-12-27 21:08:53
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Logistic回归介绍logistic回归是一种广义线性回归，与多重线性回归有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都有wx+b，但是区别在于，多重线性回归直接将y=wx+b作为因变量，而logistic回归是通过一个函数L将wx+b对应一个隐状态p, p = L(wx+b),然后根据p和1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic，那么就是logistic回归，如果L是多项式，那么就
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2023-10-10 22:28:14
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构造一个将不同图像进行分类的神经网络分类器, 对输入的图片进行判别并完成分
原创
2023-01-24 13:12:28
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