Selective Kernel Networks论文：https://arxiv.org/abs/1903.06586?context=cs代码：https://github.com/pppLang/SKNet其灵感来源是，我们在看不同尺寸不同远近的物体时，视觉皮层神经元接受域大小是会根据刺激来进行调节的。那么对应于CNN网络，一般来说对于特定任务特定模型，卷积核大小是确定的，那么是否可以构建一
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2024-07-16 21:44:01
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0 前言在逻辑回归中添加多项式项，从而得到不规则的决策边界，进而对非线性的数据进行很好的分类。但是众所周知，添加多项式项之后，模型会变变得很复杂，非常容易出现过拟合。因此就需要使用正则化，且sklearn中的逻辑回归，都是使用的正则化。1 逻辑回归中使用正则化对损失函数增加L1正则或L2正则。可以引入一个新的参数 来调节损失函数和正则项的权重，如： 。（对于L1、
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2023-10-11 17:17:50
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过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。 通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。机器学习模型应
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2024-01-12 12:17:11
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1.目前有哪些开源机器学习框架？有许多可用的开源机器学习框架，每个框架都有自己的优势和劣势。一些最流行和广泛使用的开源机器学习框架包括：TensorFlow：由谷歌开发，TensorFlow是一个灵活而强大的机器学习框架，可用于在各种不同的平台上构建、训练和部署机器学习模型。PyTorch：由Facebook开发，PyTorch是一个灵活直观的机器学习框架，易于学习和使用。它以其动态计算图和有效的
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2023-11-09 08:48:01
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**PyTorch与Python版本兼容**
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得在Python环境下进行深度学习任务变得更加简单和高效。然而，PyTorch与Python版本之间的兼容性也是我们需要关注的重要问题。
在使用PyTorch之前，我们需要确保PyTorch与Python的版本兼容。以下是一些关键的版本兼容性问题以及如何解决它们的示例代码。
首先，
原创
2023-12-18 08:28:23
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3.1 思考：完成深度学习的必要部分回顾我们在完成一项机器学习任务时的步骤，首先需要对数据进行预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一和必要的数据变换，同时划分训练集和测试集。接下来选择模型，并设定损失函数和优化函数，以及对应的超参数（当然可以使用sklearn这样的机器学习库中模型自带的损失函数和优化器）。最后用模型去拟合训练集数据，并在验证集/测试集上计算模型表现。深度学习和机器学
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2023-12-21 12:26:34
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文章目录Python环境下的pytorch环境安装以及学习资料一、学习资源1.视频入门教程：二、环境安装1.cuda版本确认以及更新2.在Anaconda3的基础下安装pytorch3.测试是否安装成功总结 Python环境下的pytorch环境安装以及学习资料自己刚接触pytorch学习，做个学习笔记来记录一下学习过程提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、学习资源1.视频入门教程：
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2023-09-08 15:31:05
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# 如何实现sklearn与pytorch
## 流程图
```mermaid
erDiagram
SKLEARN --> PYTORCH: 数据准备
PYTORCH --> SKLEARN: 模型训练
SKLEARN --> PYTORCH: 模型部署
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
原创
2024-06-30 06:14:07
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pytorch与sklearn结合使用的挑战和解决方案
在现代机器学习的领域，使用深度学习框架如 PyTorch 和传统的机器学习库如 scikit-learn（sklearn）之间的结合，能够充分利用他们各自的优势。然而，这种结合也带来了不少挑战，尤其是在数据处理、模型训练和性能优化方面。本文将为您深入探讨如何解决 PyTorch 与 sklearn 配合使用中的常见问题。
**背景定位**
基于图神经网络的节点表征学习类似于之前学习任务的特征构造，在图节点预测或者边预测任务中，构造节点表征也是非常重要的一环。在节点预测任务中，我们拥有一个图，图上有很多节点，部分节点的预测标签已知，部分节点的预测标签未知。我们的任务是根据节点的属性(可以是类别型、也可以是数值型)、边的信息、边的属性（如果有的话）、已知的节点预测标签，对未知标签的节点做预测。本节会以Cora数据集为例，Cora是一个论
1. sklearn简介 sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。 库的算法主要有四类：分类
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2023-12-09 23:49:11
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skorch是一个兼容scikit-learn的神经网络库，较好的包装了PyTorch使深度学习和机器学习能够更好的结合，同时skorch可以支持我们用非常低的代码量处理较为复杂的神经网络和深度学习任务，本系列教程将由浅入深的全方位介绍这一深度学习【神库】。skorch基本介绍skorch的目标之一是使PyTorch与sklearn的【联合使用】成为可能。这是通过提供一个具有sklearn接口的P
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2024-01-17 09:24:02
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# Pytorch版本兼容的实现指南
在机器学习领域，尤其在使用Pytorch框架时，确保代码在不同的Pytorch版本之间兼容是非常重要的。这可以帮助我们在不同的开发环境中保持代码的一致性。本文将详细阐述如何实现Pytorch版本兼容的步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
以下是实现Pytorch版本兼容的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-19 04:58:14
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这个也是我们一直在思考的问题。这里我们不考虑深度学习，因为深度学习和传统机器学习的 workload 是完全不同的，传统机器学习一般会在整个数据集上做训练等工作，而深度学习主要是以 batch 为单位，所以深度学习的 pattern 是数据小、模型大。拿 Python 世界做机器学习最主流的库 scikit-learn(简称 sklearn) 来说，我们如果看它的代码，会发现绝大部分实现都是基于
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2023-12-27 16:58:27
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目录1.pytorch是什么？2 Pytorch vs Tensorflow3 pytorch何以发展迅速？4 如何入门pytorch？5 环境安装 1.pytorch是什么？2017年1月，由 Facebook人工智能研究院（FAIR） 基于Torch推出了PyTorch。PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图
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2023-10-13 12:31:57
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# 使用PyTorch实现与Scikit-Learn类似的功能
在数据科学和机器学习中，Scikit-Learn和PyTorch是两个非常流行的库。Scikit-Learn主要用于传统机器学习任务，而PyTorch则是一个强大的深度学习库。本篇文章将带您一步步实现一个“PyTorch对应的Scikit-Learn版本”的过程，帮助您了解如何在PyTorch中实现常见的机器学习任务。
## 流程
目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型1. 思路和流程分析流程：准备数据，这些需要准备DataLoader构建模型，这里可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存，保存模型，后续持续使用模型的评估，使用测试集，观察模
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2024-10-22 09:46:51
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1、深度学习与机器学习的关联：（1）相似处：流程相似
我们在完成一项机器学习任务时的步骤，首先需要对数据进行预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一和必要的数据变换，同时划分训练集和测试集。接下来选择模型，并设定损失函数和优化方法，以及对应的超参数（当然可以使用sklearn这样的机器学习库中模型自带的损失函数和优化器）。最后用模型去拟合训练集数据，并在验证集/测试集上计算模型表现。损失函数和优化
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2024-05-24 22:22:50
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引言
本文是 Python 系列的第十一篇Python 入门篇 (上)Python 入门篇 (下)数组计算之
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2023-10-16 21:41:52
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PyTorch版本问题作于2019.10.14超分辨率的PyTorch实现，要求>=特定版本的PyTorch本人在最近需要用到超分辨率算法，于是从GitHub上找了开源的项目。 但是本地部署之后发现，导入第三方库的时候有很多报错。经查阅后，发现在PyTorch1.1.0之后，很多库弃用，或者是进行了整合修改（不在原位置）。这就导致了import报错。简单来说，就是有些时候，PyTorch版本
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2023-07-25 21:40:14
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