我最近在处理 PyTorch 的无标签问题，这个过程让我对整个模型训练和部署有了更深入的理解。为了分享我的经验，我将记录下这个问题的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理等步骤。
## 环境预检
在开始之前，确保你的系统及硬件配置符合 PyTorch 的要求。以下是相关的系统要求和硬件配置表格：
### 系统要求
| 操作系统 | Python版本 | C
一个快速灵活的深度学习框架——PyTorch前言：2018年7月30日也是我接触PyTorch深度学习框架的第一天。听老师说这套框架比TensorFlow好用吧。行！开启pytorch之旅。出发！1、什么是PyTorch①官方解释：PyTorch是一个快速，可灵活实验的深度学习框架。基于Python并具有强大GPU加速功能的张量和动态神经网络。（此处感谢元方姐的精彩翻译）②字面理解：将其分为两个词
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2023-11-13 14:14:31
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一、Pytorch加载数据读取数据主要涉及到两个类：Dataset及DataLoader1.Dataset首先可以继承torch.utils.data中的Dataset类加载自己的数据集从pytorch官方源码可以看出，主要包括三个方法__init__、__getitem__和__len____init__的目的是得到一个包含数据和标签的list，每个元素能找到图片位置和其对应标签。__getit
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2023-11-10 02:17:39
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1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练，神经网络在训练的过程中通过引入对抗样本使得模型具有一定的鲁棒性。目前对抗训练的研究方向主要集中在多分类任务中的训练方式上，本文尝试借助多标签分类器来对多分类器进行对抗训练，其中多分类任务和多标签任务的区别可以从文章《多标签分类器（附pytorch代码）》中知晓。举个例子，一张人脸图片会显示很多标签信息，比如会有姓名，性别，年龄，情绪等标签信
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2024-03-13 10:33:34
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?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。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录数据预处理Tokenization数据集模型优化器调度器评估训练预测评估概括了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标
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2023-08-28 13:27:18
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无标签无监督深度学习是一种深度学习方法，它不依赖于标记数据，而是通过发现数据中的潜在结构进行学习。本篇博文将详细记录实现这一方法的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署，帮你快速上手无标签无监督深度学习。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认我们的环境是否适合进行无标签无监督深度学习的实施。下面是一个简单的四象限图和兼容性分析，帮助我们识别当前环境的适应性。
参加TinyMind的深度学习纸币识别比赛，预赛在前一章介绍过戳这里。正赛是人民币冠字号编码识别，如下图，在给的测试集上把编码区识别出来，这是我通过yolov3做出来的结果。这里，我把自己的思路代码跟大家分享。 主要思路：自己做训练集，把每一种面值的纸币作为一类并把编码区作为ground truth框起来大概做了1000张标签，利用yolov3训练数据。由于考虑训练集背景单一简单，所以我用yolo
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2024-08-07 09:22:03
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兄弟萌，我咕里个咚今天又杀回来了，有几天时间可以不用驻场了，喜大普奔，终于可以在有网的地方码代码了，最近驻场也是又热又心累啊，抓紧这几天，再更新一点的新东西。今天主要讲一下非监督学习，你可能要问了，什么是非监督学习，我的理解就是不会给样本标签的，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。这个可以用来干什么，举个例子，在工业场景瑕疵检测的运用中，由于良品的数量远
什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题。同样，是这幅照片，问题变成了，这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲？这就变成了一个多分类问题。但今天谈论的多标签是什么呢？ 如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个ye
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2023-10-27 11:03:10
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B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明： 1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用，如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。所有类的概率求和为1。 &n
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2024-03-01 15:56:26
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二分类、多分类、多标签、softmax、sigmoid、pytorch实现概念二分类表示分类任务中有两个类别，每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。例如，目标是识别出一幅图片是不是猫。训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示输入，输出y=0或1，y=0表示是猫，y=1表示不是猫。多分类表示分类任务中有多个类别, 每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如对一堆水果图片分类, 它
在进行深度学习处理的时候，我们需要将数据输入到神经网络中进行训练，训练网络的学习能力，其实是根据一定的规则更新网络节点中的参数，而这个规则的来源就是依赖于数据与标签。我们需要将数据与标签相匹配，才能让网络进行训练，比如说网络学习到了一定的特征，而查阅此时的标签信息，比如说是车，那么网络就可以记住这样的特征表示的是车。这就要求我们输入的数据与数据标签是要对应的，在pytorch中，我们使用torch
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2024-02-07 21:59:18
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基于循环神经网络词性标注基于循环神经网络的模型可以使用更长的上下文，因此更适合序列标注问题。此处以 NITK 提供的宾州树库(Penn Treebank）样例数据为例，使用 LSTM 网络进行词性标注。 首先加载词性标注语料库def load_treebank():
from nltk.corpus import treebank
#sents 存储全部经过标记化的句子
#
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2023-10-11 09:03:07
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3.2、数据集（Dataset）Pytorch提供了Dataset和Data Loader来帮助处理数据集。对于语义分割的训练数据，假设我们已经有了原始图像及对应的标签图像。为了训练网络模型，我们需要原始图像的Tensor数据，形状为（N，C, H, W）。其中N为样本数量，C为通道数量，H和W表示图像的像素高度和宽度。同时需要保证所有训练图像具有相同的C，H和W。标签数据可以使用（N，H，W）形
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2023-10-20 11:55:51
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# Docker Tag 无标签的科普及使用示例
## 什么是 Docker Tag？
在使用 Docker 时，`Tag` 是一个非常重要的概念。它用于给 Docker 镜像打上标签，使得用户能更方便地管理版本。在 Docker 中，镜像的完整标识由`仓库名`、`镜像名`和`标签`组成，通常格式为 `repository:tag`。如果没有指定 `tag`，Docker 默认使用 `late
原创
2024-08-28 07:33:47
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近一万张标签，组长嫌弃打的太抖了，于是辛苦我一人，造福所有队员——写一个脚本把特定名字的标签框删除，就是苦了我的头发qaq首先，经过探讨之后发现，如果要删除标签框，只需要删除对应json文件中对应的shapes，
所以具体要求如下：
1.需要删除lable名为Red1-8和Blue1-8的shapes内容
2.保留其他标签框：Dark和Red0和Blue0第一版#!/bin/bash
cd /ho
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2024-07-14 10:27:54
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# 深入了解PyTorch的标签处理
在深度学习中，数据的标签（Label）往往承载着重要的信息。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活的标签处理方法，帮助我们轻松地准备数据进行模型训练。本文将探讨PyTorch中的标签处理，包括标签的创建、访问和应用，并通过具体的代码示例来加深理解。
## PyTorch的基本概念
PyTorch是一个基于Torch的开源机器学习库，支持
介绍 标签平滑（Label Smoothing）是一种正则化技术，用于减少模型的过拟合和提高其泛化能力。在训练分类模型时，通常会将每个样本分配给一个固定的类别标签。然而，这种分配方式可能会让模型对训练数据中的噪声和异常值过于敏感，从而导致过拟合。标签平滑的主要思想是，将正确的类别标签设定为一个小于1的正数
最近发现周围的大佬都在用pytorch了，作为一个还在用tensorflow1.14的渣中渣：），决定也跟随大佬们的步伐，学习一波pytorch在网上看了看相关教程（看文档学习是不可能的，这辈子都不可能的），对pytorch有了一点了解，手动搞了个CIFAR10的分类（手动弱鸡），虽然比较弱，还是过来写个总结吧关于pytorch中相关函数的介绍就不写了，来来去去就是什么卷积啊，激活函数啊，损失函数
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2024-10-28 13:11:19
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【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解 文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(Progressive Learning with adaptive Regularization)EfficientNet
