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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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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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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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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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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# PyTorch模型Batch预测
在深度学习任务中，模型的预测通常需要处理大量数据，为了提高预测效率，我们可以使用批处理（batch processing）的方法，即一次性输入多个样本进行预测。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了一种简单而有效的方式来实现模型的批处理预测。本文将介绍如何使用PyTorch进行模型的批处理预测，并给出代码示例。
## 1. PyTorch简介
原创
2024-02-10 04:45:36
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# 用PyTorch实现LSTM预测模型指南
在使用LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测时，我们通常需要经过几个步骤。本文将为一位刚入行的小白讲解如何用PyTorch实现一个LSTM预测模型，包括每一步的详细说明和代码示例。我们将整个流程简化为一个表格和流程图，以便于理解。
## LSTM预测模型流程
| 步骤 | 描述
前言： 书接上回，通过把历年来的双色球蓝球数据爬取，可以看出，每期双色球蓝球之间并无任何关系，但仍存在问题： 决定蓝球数字可能并非取决于上一期蓝球的数据，可能取决于当期红球的数据，我们可能需要通盘考虑红球数据和蓝球数据。那这期的任务就是：使用红球和蓝球数据作为训练集来训练神经网络，把上期双色球的数字来预测下期双色球的数字。目标： 1、如果模型预测有效，（好家伙，发财了） 证明我们的搭建模型的方法存
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2023-09-03 10:07:15
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介绍Python是一种高级编程语言，已经成为机器学习和数据科学领域的主流之一。Python可以处理大量的数据，而且容易上手学习。Python的学习曲线相对其他编程语言来说较平稳，可以为初学者提供一个舒适的环境。在不同的领域和专业中，Python都有着不同的应用。Python不仅在科学和技术领域内得到了广泛应用，而且在商业市场上也很受欢迎。Python在预测方面的应用Python作为一种编程语言，有
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2023-08-11 08:01:53
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# PyTorch回归预测模型入门指南
在机器学习领域，回归预测是一项重要的任务。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，非常适合构建回归模型。对于初学者而言，理解整个流程非常重要。下面，我将通过一个完整的流程来引导您构建一个简单的回归预测模型。
## 流程概述
首先，我们将整个过程分为几个步骤，便于理解和实现。以下是我们要进行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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Prophet简介Prophet是FaceBook公司在2017年开源的一款时间序列建模工具。Prophet的方法是将时间序列看成是关于t的一个函数，用你和函数曲线的方法进行预测，所以这和传统的时间序列模型有本质上的区别，他更倾向于机器学习的建模方式。Prophet并不是适用于所有的时间序列问题，由于他的建模假设和过程，Prophet方法具有一定的适用范围，他适用于如下的时间序列： 商业时间序列（
