ResNetResNet(Residual Network，残差网络）缓解了深度网络难以训练的问题，它的思想在于让卷积网络学习残差映射而非直接映射。 它的假设是残差映射H(x)-x比H(x)更容易训练，至于理论推导…看不懂ResNet的一个残差模块称为Bottleneck，以ResNet-50的一个卷积组为例尝试构造Bottleneckimport torch
from torch import
深度学习最迷人的地方在于，它基础概念极简，我们很容易理解的线性变换，说白了，就是y=ax+b，换成矩阵就是y=x.W +b。然后加一个非线性的激活函数，比如logistic,relu等，就构成了一个基本的神经信号单元。但它的内涵和外延变化都是近乎无穷的。首先参数矩阵从维度，初始化是任意的，网络的层数是任意的，还是网络的连接方式也是任意的，激活函数也是可以更换的。这就有无穷种可能性。传统的机器学习
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2023-12-01 22:47:57
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最近遇到个新的问题，要对序列标注任务使用交叉熵获得损失，由于没有在网上查找到相关资料，所以就自己整理了一份如何调库的方法。对于文本分类等任务而言，其模型输出的数据格式为 ，这类方法采用 Pytorch 的交叉熵很简单，代码如下：import torch
import torch.nn as nn
# output shape: torch.Size([4, 2])
output = torch
# 使用PyTorch进行词性标注
词性标注（Part-of-Speech Tagging，POS Tagging）是自然语言处理中的一项基础任务，旨在为每个单词分配一个表示其语法类别的标签，如名词、动词、形容词等。本文将介绍如何使用PyTorch来实现一个简单的词性标注模型，并通过示例代码进行演示。
## 1. 词性标注的背景
词性标注是理解和分析自然语言的关键步骤，它可以帮助后续的文本分
原创
2024-10-20 05:31:45
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这篇文章主要介绍了用python找出那些被“标记”的照片的相关资料,需要的朋友可以参考下源码传送门环境准备下面的两个第三方模块都可以直接通过pip快速安装，这里使用py36作为运行环境。python3.6requestsexifread思路遍历目录拉取数据集合遍历集合取得exifexif信息整理，并获取实体地址拷贝文件到结果样本目录生成json报告文件基础知识下面是现今相片中会存在与GPS相关的关
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2024-07-01 07:07:29
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# 使用 PyTorch 进行数据标注的入门指南
在深度学习的项目中，数据标注是非常重要的一步。特别是在使用 PyTorch 进行图像分类、目标检测或语义分割等任务时，数据必须经过精确的标注才能训练出有效的模型。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现数据标注的过程。
## 数据标注流程
以下是数据标注的整体流程：
| 步骤 | 描述
一、viterbi算法原理及适用情况当事件之间具有关联性时，可以通过统计两个以上相关事件同时出现的概率，来确定事件的可能状态。以中文的词性标注为例。中文中，每个词会有多种词性（比如"希望"即是名字又是动词），给出一个句子后，我们需要给这个句子的每个词确定一个唯一的词性，实际上也就是在若干词性组合中选择一个合适的组合。动词、名词等词类的搭配是具有规律性的，比如动词+名词的形式是大量存在的，当我们看到
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2024-06-05 12:57:07
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你将收获掌握如何一键标注缺陷或目标图片掌握如何一键生成配置文件掌握如何一键训练适用人群对人工智能机器视觉感兴趣的朋友们和从业者软件环境：Windows10 x64; cuda 10.2（可选，有显卡的需要装）; 下载附件，安装智能AI训练标注平台软件使用步骤：1、建一个文件夹，例如VOC2021（标注和路径最好都要 不含中文）文件夹里复制进去你拍好的图片，比如一个OK
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2024-05-14 14:03:33
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在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有：拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等）判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所属来源）
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2023-08-21 20:27:04
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# PyTorch的标注工具：快速构建数据集的利器
数据集的构建是机器学习模型训练的重要一步，而标注工具的有效使用能够显著提高工作效率。在这篇文章中，我们将介绍PyTorch的标注工具，展示其基本用法，并提供实用代码示例，帮助读者更好地理解和应用这一工具。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，因其灵活性和易用性而广受欢迎。它支持动态计算图，方便用户做出直观的调试
原创
2024-09-08 05:51:15
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1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是
本文带你从数据、算力和模型的「暗自较量」中，看清AI的发展趋势。同时，在大模型火热的当下，通过分享多种基于LS工具的自动标注方法，为大家提供高效标注实现思路。文中没有任何数学公式，小白也可放心食用。01 AI三要素：数据、算力和模型AI的早期阶段，由于受到计算机的限制，科学家们致力于发展更加高效的算法。这些算法大多基于统计学，不需要太多的数据和算力，就可以得到不错的结果。典型的例子是上世纪六七十年
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2024-07-24 21:44:11
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标注工具大全精灵标注助手功能强大的标注工具。 视觉、音频、自然语义。 初学者首选：强烈推荐！labelmegithub地址: link 支持对象检测、图像语义分割数据标注，实现语言为Python与QT。 支持矩形、圆形、线段、点标注 支持视频标注 支持导出VOC与COCO格式数据实例分割 强烈推荐，实例分割都可以用它标注！通过 labelme_json_to_dataset.py 文件,生成图像分
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2024-05-24 11:45:33
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使用Python,字标注及最大熵法进行中文分词在前面的博文中使用python实现了基于词典及匹配的中文分词，这里介绍另外一种方法， 这种方法基于字标注法，并且基于最大熵法，使用机器学习方法进行训练，将训练出的模型 用于中文分词，效果优于基于词典及匹配的分词方法。 Table of Contents 1 背景知识2 分词思想2.1 以字分词2.2 机器学习3 实验及代码3.1 数据来源3.2 各部
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2023-09-05 18:26:39
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我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器!要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。现在的机器学习尤其是深度学习模型很强大，但是训练这些模型需要大量的标注数据集！传统的人工标注方式成本非常高，而且很耗时间，在有些情况下根本就是不现实的，例如可能涉及到隐私的问题。当需
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2024-10-16 09:33:59
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1.函数介绍import torch.nn.functional as F
F.normalize(input: Tensor, p: float = 2.0, dim: int = 1) -> Tensor
input: 是一个任意维度的Tensor类型的数据
p：默认为2，表示2范数；同理，p=1表示1范数
dim：（后面我会总结，先这样解释，方便大家理解，看完例子再看我总结的，会很清
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2023-08-11 09:25:06
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# 使用 PyTorch 加载图片和标注数据的指南
作为一名刚入行的小白，理解如何使用 PyTorch 加载图片和对应的标注数据是进行深度学习项目的重要一步。在这篇文章中，我将详细说明这个过程的每个步骤，并提供相应的代码示例，让你能够顺利地完成这一任务。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现加载图片和标注数据的功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-03 07:00:40
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在自然语言处理领域，BERT模型因其强大的上下文理解能力而被广泛应用于序列标注任务，如命名实体识别（NER）、词性标注等。然而，随着PyTorch版本的不断更新，如何高效地实现基于BERT的序列标注任务，成为了开发者们面临的一个挑战。下面就来具体探讨一下这个过程。
### 背景定位
在使用PyTorch实现BERT序列标注的过程中，我们并不是一开始就能够顺利地运行我们的模型。最初在执行简单的测试
深度学习之“智能标注”，基于视觉大模型，降低标注工作量、提升标注效率与标注质量，详情参见https://docs.neurobot.co/zh_CN/latest/CreateAModel/labelingAssistant/
原创
2023-09-25 15:12:53
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我们要站在人工智能角度构建人工智能数据工厂。将制造业工业化流水线的百年经验应用到人工智能数据加工领域，利用智能化工具实现“人工”+“智的闭环( human in the loop)，实现低成本、高效率、大规模、安全合规的数据生产。这种用流水线模式对人工智能数据进行预处理是未来人工智能产业化发展必然。传统的人工智能数据生产过程是人工标注后再训练，缺乏人工智慧的再次反馈和纠错。可以在大量的人工智能数据
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2023-12-14 11:10:03
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