该数据集来自威斯康星医院，由WIlliam H. Wolberg博士提供。这个数据集，将肿瘤细胞分为两类，为良性肿瘤和恶性肿瘤，根据肿瘤细胞的外观特征以及细胞核的特征来划分的。这些特征有十个，分别为： 1.Sample code number id number（患者编号） 2. Clump Thickness 1 - 10（肿瘤厚度） 3. Uniformity of Cell Size 1 -
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2023-09-23 13:46:32
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目录1 代码2 结果1 代码%% LVQ神经网络的分类——乳腺
原创
2022-08-02 20:44:45
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条件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW)该论文提出了一种基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割分类方法（cGAN+AC+
原创
2024-05-15 11:29:34
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pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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脑肿瘤是一种严重的疾病，对患者的生命和健康造成了威胁。在脑肿瘤的治疗过程中，准确地识别和分类不同类型
原创
精选
2024-05-21 15:23:52
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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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1 仓库使用说明仓库地址：https://github.com/lxztju/pytorch_classification/tree/v1这是一个基于pytorch框架的深度学习分类网络的仓库，通过在cfg文件中配置网络类型及训练参数，训练数据，模型保存路径等。支持以下分类模型：from models import Resnet50, Resnet101, Resnext101_32x8d,Res
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2023-09-22 15:34:11
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本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic():
"""2023美赛C：https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
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2023-08-11 20:43:10
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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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二、图像分割简介理论知识参考：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】
三、部分源代码clcclearclose all%% dataset:for image=1:33 image Iref=dicomread(['RIDER dataset/ref/1 (',num2str(image),').dcm']); Igt=dicomread(
原创
2022-03-28 18:53:01
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一、获取代码方式获取代码方式1：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式2：通过紫极神光博客主页开通CSDN会员，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式3：完整代码已上传我的资源：【肿瘤分割】基于matlab聚类乳腺肿瘤图像分割【含Matlab源码 1471期】备注：开通CSDN会员，仅只能免费获得1份代码（有效期为开通日起，三天内有效）；订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得2份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；二、图像分割简介理论知识
原创
2021-11-08 11:03:17
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一、获取代码方式获取代码方式1：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式2：通过紫极神光博客主页开通会员，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式3：完整代码已上传我的资源：【肿瘤分割】基于matlab聚类乳腺肿瘤图像分割【含Matlab源码 1471期】备注：开通会员，仅只能免费获得1份代码（有效期为开通日起，三天内有效）；订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得2份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；二、图像分割简介理论知识
原创
2021-11-08 14:19:24
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pyc的定义：1.python是一门解释性语言？ Python是一门解释性语言，然而发现pyc的存在之后，如果python是一门解释性语言，那么pyc又是什么呢？c应该理解是complied的缩写才对 解释型语言和编译型 At first 计算机是不能够识别语言的，所以当我们运行高级语言的时候，就需要一个翻译机”来从从事把高级语言转换变成计算机读懂的语言的过程，这个过程分成两类，第一种是编译，第二
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2018-09-04 18:32:00
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# 使用PyTorch进行多分类任务的入门指南
多分类问题是机器学习中常见的任务之一。当我们需要在多个类别中进行区分时，比如图像分类或文本分类，这种任务就体现得淋漓尽致。在这篇文章中，我们将利用PyTorch这一强大的深度学习库来实现一个简单的多分类模型。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，基于Python语言，主要用于深度学习任务。它的灵活性和动态计算图功能
原创
2024-10-23 05:34:16
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练1 读取图片文件def get_files(filename):
class_train = []
label_train = []
for train_class in os.listdir(filename):
for pic in os.li
# PyTorch垃圾分类
在现代社会中，垃圾分类是一项重要的环保行动。通过将垃圾分类，我们可以最大限度地回收利用资源，降低环境污染。为了解决这一问题，我们可以使用深度学习技术和PyTorch库来构建一个垃圾分类模型。
## 数据集
首先，我们需要一个垃圾分类的数据集。一个常用的数据集是Garbage Classification（垃圾分类）数据集，其中包含了六个类别的垃圾：纸张、铁罐、塑料
原创
2023-09-03 13:40:33
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# 如何实现 PyTorch 多分类代码
在深度学习中，多分类问题是一个常见的任务。使用 PyTorch 框架来实现多分类模型，可以帮助你更好地理解机器学习的基本原理。本文将指导你完成这一过程，并提供详细的代码示例。
## 流程概览
在实现 PyTorch 多分类代码的过程中，可以按照下列步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
目录原理部分代码代码注意点 原理部分为了通过前面的词预测后一个词。对于一个结构固定的模型来说，要求每个batch的输入数据的长度要一致将索引表示的词，转化为向量表示，作为输入层，将前面词的向量拼接才一起作为输入向量，经过一个权值矩阵后，使用tanh作为激活函数，得到隐藏层中前面词的向量表示。将隐藏层作为输入，同时也将输入层作为输入（注意点，也就是图上的绿色虚线），分别经过两个权值矩阵后相加得到输
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2023-12-01 10:59:16
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import torch
#简单RNN学习举例。
# RNN（循环神经网络）是把一个线性层重复使用，适合训练序列型的问题。单词是一个序列，序列的每个元素是字母。序列中的元素可以是任意维度的。实际训练中，
# 可以首先把序列中的元素变为合适的维度，再交给RNN层。
#学习 将hello 转为 ohlol。
dict=['e','h','l','o'] #字典。有4个字母
x_data=[1,0,2
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2023-09-15 22:08:15
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【导读】本文通过详实的代码，从如何安装PyTorch开始，一步一步带领读者熟悉PyTorch和Jupyter Notebook，最终使用PyTorch实现线性回归、逻辑回归以及图像分类，非常适合0基础初学者。今天为大家带来一份非常详尽的PyTorch教程。本文共分3大部分：安装PyTorch和Jupyter Notebook用PyTorch实现线性回归使用逻辑回归实现图像分类文章超长，秉承用代码搞
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2024-08-16 22:35:17
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