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RSS订阅原创 Python打卡训练营学习记录Day50
CBAM（卷积注意力模块）可以增强特征表达能力，将其应用于 VGG16 时，可以放置在每个卷积组之后。残差块结构为：3×3 卷积 → BatchNorm → ReLU → 3×3 卷积 → BatchNorm → 残差连接 → ReLU。初始卷积层：7×7 卷积，64 通道，步长 2，随后 BatchNorm 和 ReLU。阶段 2：解冻更多层，使用差异化学习率（底层小学习率，高层大学习率），微调中间层特征。阶段 3：解冻所有层，使用低学习率全局微调，进一步优化模型。VGG16+CBAM 微调策略。
2025-06-10 20:41:33
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原创 Python打卡训练营学习记录Day47
展示了模型（厨师）在处理图像（食材）时关注的重点区域，帮助理解模型的决策依据。：就像在餐厅中，用热成像仪显示顾客对不同区域的关注度，颜色越亮表示关注度越高。：每个卷积层输出的特征图就像厨师在每一步处理后的食材状态，包含不同的特征信息。：类似于厨师在烹饪过程中不同的处理步骤，每一步都会提取不同的特征。昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天。作业：对比不同卷积层热图可视化的结果。
2025-06-07 21:04:51
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原创 Python打卡训练营学习记录Day45
2016-2018 年新增了更多可视化功能，图像 / 音频可视化：可以直接看训练数据里的图片、听音频（比如在图像分类任务中，查看输入的图片是否正确）。你可以用它直观看到训练过程中的数据变化（比如损失值、准确率）、模型结构、数据分布等，不用盯着一堆枯燥的数字看，对新手非常友好。TensorBoard 的核心原理就是在训练过程中，把训练过程中的数据（比如损失、准确率、图片等）先记录到日志文件里，再通过工具把这些日志文件可视化成图表，这样就不用自己手动打印数据或者用其他工具画图。
2025-06-05 22:01:11
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原创 Python打卡训练营学习记录Day44
作业尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型观察差异尽可能和他人选择的不同尝试通过ctrl进入resnet的内部观察残差究竟是什么1.数据预处理2.定义ResNet50模型3.冻结/解冻模型层的函数。
2025-06-04 22:36:31
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原创 Python打卡训练营学习记录Day43
作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件从谷歌图片中拍摄的 10 种不同类别的动物图片。
2025-06-03 00:19:38
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原创 Python打卡训练营学习记录Day41
Flatten -> Dense (with Dropout，可选) -> Dense (Output)1. 输入 → 卷积层 → Batch归一化层（可选） → 池化层 → 激活函数 → 下一层。尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异。batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据。特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图。调度器：直接修改基础学习率。卷积神经网络定义的写法。
2025-05-31 20:42:59
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原创 Python打卡训练营学习记录Day40
仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。
2025-05-30 22:38:28
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原创 【无标题】
过拟合就像是餐厅的厨师过于迎合某一群顾客的口味（训练集），导致其他顾客（测试集）对菜品不太满意。在训练模型时，如果验证集的性能在若干个训练周期内没有提升，就提前停止训练，避免模型在训练集上过拟合，同时节省训练资源。：但新顾客（测试集）可能对这些过于迎合常客口味的菜品不太满意，所以新顾客满意度（测试集指标）没有同步提高甚至下降。如果连续几次顾客对菜品的满意度没有提升，甚至有所下降，厨师就会停止进一步调整这道菜品，转而尝试其他改进方法。就像不仅保存了厨师的烹饪手法和调料配方，还记录了菜品的详细制作步骤和菜谱。
2025-05-26 21:56:46
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原创 Python打卡训练营学习记录Day34
上述是在cpu的情况下训练，（即使安装了cuda，但是没有使用cuda），我们借这个机会简单介绍下cpu的性能差异。# 这是Windows专用的库，Linux和MacOS不支持，其他系统自行询问大模型# 我想查看一下CPU的型号和核心数import wmiprint(f"CPU 型号: {processor.Name}")print(f"核心数: {processor.NumberOfCores}")
2025-05-23 23:37:04
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原创 Python打卡训练营学习记录Day33
定义一个简单的全连接神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。定义层数+定义前向传播顺序class MLP(nn.Module): # 定义一个多层感知机（MLP）模型，继承父类nn.Moduledef __init__(self): # 初始化函数super(MLP, self).__init__() # 调用父类的初始化函数# 前三行是八股文，后面的是自定义的self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 输入层到隐藏层。
2025-05-23 02:58:21
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原创 Python打卡训练营学习记录Day32
作业：参考pdpbox官方文档中的其他类，绘制相应的图，任选即可。2.官方文档的阅读和使用：要求安装的包和文档为同一个版本。1.官方文档的检索方式：github和官网。4.绘图的理解：对底层库的调用。普通方法所需要的参数。
2025-05-21 22:33:14
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原创 Python打卡训练营学习记录Day31
尝试针对之前的心脏病项目ipynb，将他按照今天的示例项目整理成规范的形式，思考下哪些部分可以未来复用。
2025-05-20 22:15:15
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原创 Python打卡训练营学习记录Day30
圆周率π的值：3.141592653589793。2的平方根：1.4142135623730951。：自己新建几个不同路径文件尝试下如何导入。方式1：使用 import math。3、非标准导入：导入整个库。1、标准导入：导入整个库。2、从库中导入特征项。
2025-05-19 23:09:09
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原创 Python 打卡训练营 Day29
复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分。2. Python 语言特性的优势。3. 学习过程中的挑战与突破。1. 函数与类的理解升级。
2025-05-18 21:45:31
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原创 Python打卡训练营学习记录Day28
calculate_perimeter()：计算周长（公式：2×(长+宽)）。is_square() 方法，判断是否为正方形（长 == 宽）。calculate_circumference()：计算圆的周长（公式：2πr）。shape_type="rectangle"：创建长方形（参数：长、宽）。calculate_area()：计算圆的面积（公式：πr²）。shape_type="circle"：创建圆（参数：半径）。calculate_area()：计算面积（公式：长×宽）。
2025-05-17 20:50:46
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原创 Python打卡训练营学习记录Day25
相信大家在借助ai写代码的时候，经常会遇到try-except的异常处理模块，这是因为大部分大模型在后训练阶段都是经过强化学习训练的，为了确保结果的正确运行，只有采取 try-except的异常处理模块才能提高模型运行成功的概率。但是我们日常写代码的时候，大概率不会采取这些写法。所以我们要适应ai的写法。这也是今天专题的由来。
2025-05-14 19:35:14
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原创 Python打卡训练营学习记录Day16
array([[ 23, 29, 35], [ 53, 67, 81], [ 83, 105, 127]])不太懂这里怎么得出来的。a @ b.T # 矩阵乘法,3*2的矩阵和2*3的矩阵相乘，得到3*3的矩阵。
2025-05-05 17:03:37
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原创 Python打卡训练营学习记录Day12
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 在 1995 年提出。该算法的灵感来源于鸟群或鱼群的群体行为，通过模拟粒子在搜索空间中的飞行来寻找最优解。
2025-05-01 16:00:09
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空空如也
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