前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
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2023-12-15 10:44:53
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使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行分类预测1、导入库2、自定义函数3、定义主函数main()4、执行5、完整代码部分 这段代码实现了一个神经网络模型在数据集上的训练和测试。具体流程如下： 1、导入库引入必要的库，包括PyTorch、Pandas等。2、自定义函数（1）定义数据预处理函数zscore()，用于将数据进行标准化处理。 （2）定义MyDataset类，继承自pyt
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2023-11-17 20:40:39
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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
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PyTorch中的topk方法以及分类Top-K准确率的实现Top-K 准确率在分类任务中的类别数很多时（如ImageNet中1000类），通常任务是比较困难的，有时模型虽然不能准确地将ground truth作为最高概率预测出来，但通过学习，至少groud truth的准确率能够在所有类中处于很靠前的位置，这在现实生活中也是有一定应用意义的，因此除了常规的Top-1 Acc，放宽要求的Tok-K
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2024-01-28 15:55:17
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1 包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。 这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。 但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播
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2023-11-20 22:00:20
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文章目录问题描述训练集和验证集训练分布训练方法训练结果解决办法1. 修改学习率如何寻找最优的初始学习率2. 查看各类样本的分布，使用采样的方法WeightedRandomSampler3. 在计算损失时对不同标签的样本赋予不同大小的权重 Focal_Loss()4. 在训练集进行随机采样 问题描述二分类 0与1（阴性与阳性）训练集和验证集训练分布训练集数据验证集数据阳性（1）2130238阴性（
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2023-11-25 18:18:40
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# 使用PyTorch输出二分类预测概率的完整指南
在将模型应用于二分类问题时，输出预测概率是评估模型性能的重要步骤。本文将指导你理解如何用PyTorch实现二分类预测概率的输出。我们会通过一个表格概述步骤、代码示例及其注释、关系图与类图等，帮助你全面掌握相关知识。
## 实现流程
下面是实现“PyTorch输出二分类预测概率”的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-16 03:13:50
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# 使用PyTorch进行分类预测的实用指南
在数据科学和机器学习领域，分类任务是最常见的任务之一。PyTorch是一个强大的框架，广泛用于深度学习。对于刚入行的小白，了解如何使用PyTorch进行分类预测非常重要。以下是一篇详细的教程，包含了整个流程和步骤，并附上代码示例。
## 整体流程
以下表格列出了如何使用PyTorch进行分类预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
文章链接刘二大人别人的博客，写的不错Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch二分类import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载csv文件数据
xy = np.loadtxt(r'D:\学习资料\pytorch刘二大人课件\PyTorch深度学习实践\diabetes
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2023-09-06 14:03:56
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极市导读本文为pytorch使用者给出了六条建议，让训练更快、更稳、更强。>>>极市CV侠侣正式出道！请大家前往文末为他们投票打call~高效 PyTorch系列第二弹来了，6个建议，让你的训练更快、更稳、更强。 Efficient PyTorch — Supercharging Training Pipeline每个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。
运筹学知识点全套第二章 预测一、预测预测就是对未来不确定的事件进行估计或判断。预测是决策的基础。二、预测的方法和分类预测的分类（内容）： （1）经济预测：又分为宏观经济预测和微观经济预测 宏观经济：是指对整个国民经济范围的经济预测 微观经济预测: 是指对单个经济实体（企业）的各项指标及其所涉及到国内外市场经济形式的预测 （2）军事预测：研究与战争军事有关的问题 （3）科技预测：又分为科学预测和技
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2024-02-08 22:35:11
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前言这篇笔记是学习pytorch的数据预处理方式transforms，这篇笔记包括两个要点，第一是在已经选好transform方法transform1,transform2,transform3...，并且都设置好参数数的前提下，如何在每次迭代的时候选择不同组的transform方法或者使用不同的调用顺序，第二是如何自定义transform方法 ，虽然pytorch提供了很多transform方法
softmax分类对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在 N 个可能不同的值上的推广。神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？这就得看softmax层了。softmax要求每个样本必须属于某个类别，且所有可能的样本均被覆盖softmax会输出
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2023-10-12 07:39:44
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1.背景介绍随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，它由多个决策树组成。随机森林通过将数据集划分为多个子集，然后在每个子集上构建一个决策树，从而提高预测准确率。这种方法的优点是它可以避免过拟合，并且对于大规模数据集具有很好的性能。随机森林的核心思想是通过构建多个独立的决策树，从而获得更稳定的预测结果。每个决策树都是从随机选择的特征和随机选择的训练样本中构建的。这种随机性有助
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2024-06-17 06:29:55
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1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
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2023-12-04 15:37:19
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决策树与随机森林1 决策树原理决策树的目标是建立分类预测模型或回归预测模型口决策树得名于其分析结论的展示方式类似一棵倒置的树分类树和回归树分别对应分类预测模型和回归预测模型，分别用于对分类型和数值型输出变量值的预测。决策树体现了， 对样本数据的不断分组过程决策树体现了输入变量和输出变量取值的逻辑关系。决策树的最大特点是：它的预测是基于逻辑的即采用IF … THEN …的形式，通过输人变量取值的布尔
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2024-10-26 18:39:04
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零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测TASK021.学习目标：2.学习内容2.1载入库2.2载入数据2.3数据总览2.4数据缺失和异常2.5预测值分布 1.学习目标：数据探索性分析EDA为什么要做EDA：了解数据集了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系引导数据处理以及特征工程2.学习内容2.1载入库载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视
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2024-07-09 00:26:20
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1 数据集加载pytorch中数据集加载相关的类主要有 DateSet 和 DateLoader；数据集加载我打算分两个系列来写：基础版和升级版。基础版的数据加载，数据是现成的，不需要自己写程序进行额外处理，直接调用已有函数即可；升级版本中，涉及到了自己制作数据集的情况，有时候还需要自己实现dataset 类， 主要实现三个函数 __init__, __len__, __getitem
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2023-11-23 15:56:56
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机器学习定义：假设用 P 来评估计算机程序在某任务类 T 上的性能，若一个程序利用经验 E 在任务 T 上获得了性能改善，则我们就说关于 T 和 P, 该程序对 E 进行了学习。 经验 E 指的是数据 任务T 可以有分类、回归、聚类、异常检测等其他任务 至于p，不同问题不同p 分类和回归属于监督学习问题。分类预测模型数据源-需下载解压感知机感知机的学习策略是通过极小化下面的损失函数来选取最终的直线
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2023-11-19 07:04:56
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序列预测问题(Sequence Prediction Problems)序列预测问题可以分为以下四种：序列预测序列分类序列生成序列到序列的预测1.序列预测：从给出的序列预测下一个值如: Input Sequence: 1, 2, 3, 4, 5 Output Sequence: 6 序列预测通常也可以称为序列学习，下面是一些序列预测的案列： 1.天气预报：根据一系列有关天气的观察结果，预测明天的预
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2023-11-23 20:21:23
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