1、过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化？ 不同曲线，对于样本的表达能力，各不相同，上图的几根曲线中：曲线1，使用一阶曲线，即直线模型，过于简单，出现大量的错误分类，此时的误差较大，模型欠拟合。曲线2，使用高阶曲线，几乎是完美的完成拟合任务，但如此严格的模型，当新的样本与训练样本稍有不同，极有可能出现误判，此时模型过拟合。而曲线3，一条相对平滑的曲线，基本能完成拟合任务
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2023-11-20 11:31:18
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 22:38:57
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一.数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_7blbYJc0ouCGmqe8kBnTw 提取码: c6ex 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二.训练模型1.定义数据初始化import torchvision.transforms as transforms
image_size=(224,224) #
data_transforms=transfor
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2023-09-06 22:12:52
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torch-geometric 的安装。torch-geometric的安装必须要求版本对应，否则会出现很多麻烦的问题。比如：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。所以安装之前，仔细检查一下cuda版本，pytorch的版本等等。 此外，还要注意电脑安装的CUDA驱动和pytorch 中对CUDA支持包的版本是否对应，不对应同样会出错。安装python环境python的
PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型。接下来在代码中加以解释。解释的思路是从数据导入开始到模型训练结束。import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
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2024-08-13 15:44:09
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文章目录1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy1.2 Mini-batch: batch_size=32 示例3 作业任务描述查看数据进行建模提交Kaggle总结 1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy一个样本的交叉熵，使用numpy实现：import numpy as np
y = np.array([1, 0, 0]) # one-hot编码，该样本属于第一类
z
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2024-08-05 21:20:29
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本文主要是实践代码篇，所以不会贴出太多理论知识，但是也会贴上理论解释的一些博文，对理论有兴趣的可以去看看图像分类损失CrossEntropyLossimport torch
import torch.nn as nn
class CrossEntropyLoss(nn.Module):
def __init__(self, label_smoothing: float = 0.0, wei
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2023-10-31 22:28:22
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# Pytorch预训练模型改分类通道
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和函数来实现各种深度学习任务。在实际的应用中，我们通常会使用预训练的模型来加快模型训练的速度和提高模型的准确性。然而，预训练的模型通常是针对特定的任务进行训练的，而我们可能需要将其用于不同的任务，这就需要修改模型的输出层。本文将介绍如何使用PyTorch将预训练模型的分类通道进行修改。
原创
2023-09-13 16:56:17
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# pytorch分类器模型增量训练
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用pytorch实现分类器模型的增量训练。本文将会以以下步骤来进行讲解：
1. 准备数据集
2. 定义模型
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型
5. 保存和加载模型
6. 增量训练
## 1. 准备数据集
在进行模型训练之前，我们首先需要准备训练集和测试集数据。通常情况下，数据集会以图片的形式存储，我们
原创
2023-08-31 11:06:06
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基于pytorch-classifier这个源码进行实现的图像分类代码的介绍在这个链接里面，这篇博客主要是为了带着大家通过实践的方式熟悉一下代码的使用，并且了解相关功能。1. 下载相关资料这里我提供了一个花朵数据集，里面总共有十个类别的花朵作为本次实验的数据集。 我们下载代码和数据集到本地，然后我们在下图创建一个名字为dataset的文件夹，然后把花朵数据集放到里面并重命名为train，具体如下：
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2023-10-28 14:03:48
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基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化PyTorch QuantizationPyTorch Quantization是一种在机器学习中使用的技术，用于减少深度神经网络的大小和计算需求，使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署。量化是一种将大量数值表示为较小的离散值的过程，这可以减少神经网络的内存和计算需求。PyTorch提供了各种量化方法，包括训练后静态量化、动态量化和量化感知训练。
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2023-09-24 21:39:51
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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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目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1 加载数据集Step2 分词和构建词汇表Step3 构建数据加载器 dataloaderStep4 定义神经网络模型Step5 定义模型训练和评估函数Step6 训练模型Step7 模型评估Step8 预测推理三、完整代码四、参考文档一、项目介绍该项目是来自于Pytorch官方教
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2023-10-22 08:50:45
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鼠年大吉HAPPY 2020'S NEW YEAR文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。1. 文本数据预处理首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如imdb或者amazo
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2024-06-07 09:25:44
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# 使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其强大的上下文理解能力而广泛应用。本文将向您介绍如何使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类的基本流程，并提供相应的代码示例。
## BERT模型介绍
BERT是一种预训练的语言
1.背景介绍语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到将图像中的像素分为不同的类别，以表示不同物体、场景和特征。这种技术在自动驾驶、地图生成、医疗诊断等领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，语义分割的研究也得到了重要的推动。在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch构建高性能的语义分割模型。我们将从背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解，到具体
PyTorch深度学习框架简单介绍 PyTorch 是一个针对深度学习, 并且使用GPU 和CPU来优化的tensor library(张量库)。 学过Tensorflow的人或许有话说，这些事情Tensorflow也能做到的呀？那么pyTorch到底有什么可以很快在深度学习爱好者中迅速发展起来的呢？其实相比较于Tensorflow，两者还是存在不同之处——P
在学习pytorch过程中，突然想拥有属于自己的网络结构，于是便自己选择了一个比较简单的resnet18进行改造，并用其对蚂蚁和蜜蜂进行分类，比较一下没有经过预训练的resnet18好还是自己改造的resnet_diy好。在开始撸代码之前，为了方便大家自己设计网络，我把resnet的pytorch实现详细的解读一遍。ResNetResNet 解决了 deep NN 的两大问题：1. deep NN
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2024-04-28 16:39:09
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本项目将采用深度学习的方法，搭建一个垃圾分类识别的训练和测试系统，实现智能化垃圾分类。目前，基于ResNe
原创
2022-08-24 20:11:16
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上一章讨论了计算机视觉中的几个重要概念。还讨论了计算机视觉领域的一些最佳实践，因此是时候将它们付诸实践了。本章为计算机视觉领域的多种应用定下了基调。我们首先对如何开始使用 Torch 组件构建模型、定义损失函数和训练进行基本说明。需要通过名称来识别的对象涉及分类过程。我们在涉及分类要求的数据科学的各个方面都遇到过问题。它可以很简单，比如将手机上的图像分类为山还是海，或者是鸟还是狗。分类是最基本但最
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2023-12-22 19:39:14
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