交叉验证 resume

最新推荐文章于 2025-12-14 16:01:24 发布
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本文讨论了在进行交叉验证时如何有效地利用checkpoint，每次实验从上一轮的最后epoch开始，通过resume功能连续训练，直至完成预设的epoch数。

交叉验证时会进行几轮实验，每轮实验要完成你设置得epoch数。

在每轮实验中，如果都要调用resume，则在第一次交叉验证时使用之前保存的checkpoint的信息，第二次交叉验证时会使用第一次交叉验证在最后一次epoch的checkpoint的训练信息。之后的交叉验证同理

手把手教你搭建YOLOV8+CUDA环境，训练自定义数据集，训练推理验证导出。小白也能看得懂的！
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-18 2万+
YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。本文主要介绍YOLOv8环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
交叉验证
朴素.无恙的博客
07-17 603
交叉验证 from __future__ import print_function import os import time import torch import random import warnings import torchvision import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm from co...
Detectron2 交叉验证。直接计算mAP版本
qq_40246742的博客
10-18 777
Detectron2 交叉验证 目的：在训练的过程中使用验证集合的结果老判断是否出现了过拟合现象。这个教程是在验证集上面直接评定指标，而不是计算验证集合的损失。关于将验证集的损失作为交叉验证的对象可看这里。 实现原理 由于Detecton2将不属于模型运行的部分用Hook包装。所以我们可以注册Hook去实现交叉验证方法。关于Detectron2训练的一个简单梳理，可以看这里。 参数设置 我们在配置文件中加入以下的字段（也可以直接在代码里面写入数值，但这不方便修改）。 _C.CROSS_VAL = CN()
深度学习使用交叉验证（2）
weixin_73101319的博客
07-28 416
所以，在训练的时候想到了使用交叉验证的方法。只划分为训练集和测试集。在训练的时候，使用交叉验证选出结果最好的模型，在测试集上直接进行测试。在之前的项目中，数据比较多。都是按照7:1:2分为训练集、验证集和测试集，用验证集选出最优的模型，然后在测试集上进行测试。但是这次项目的数据比较少，验证集和测试集只有十几个、二十几个，这样用来验证、测试模型不能具有很大意义。查阅了一些资料，最终在深度学习中实现了交叉验证。
resume
u010714000的博客
10-08 1971
1. 什么是Activity?  四大组件之一,一般的,一个用户交互界面对应一个activity setContentView() ,// 要显示的布局  button.setOnclickLinstener{ } , activity 是Context的子类,同时实现了window.callback和keyevent.callback, 可以处理与窗体用户交互的事件.    我开发
嵌入式开发之 入门篇(文件传输、交叉编译)
eric6079hn的博客
06-21 3280
嵌入式STM32入门(文件传输、交叉编译)一、连接示意图二、实际拍摄的板卡连接照片三、器材列表 pc-Duino一块 一根micro-USB线 一根网线 pcDuino电源线 pcDuino启动下载PuTTY，根据端口号配置PuTTY，速度设置为115200.成功通过串口连接上acadia板子后，在Putty界面会输出板子的启动信息。下面是Acadia的启动信息（非常之长）：U-Boot 2009.
我的知识脉络
MrZachary_zlc的博客
03-05 540
代码规范与风格统一：采用ESLint、Prettier等工具来统一代码风格和规范。微前端框架：Single-SPA、qiankun（乾坤）、无界、McroApp；-CSS优化：如使用CSS预处理器、PostCSS、CSS-in-JS等。-组件化和模块化：设计可复用的组件和模块，提高开发效率和代码可维护性。-压缩资源：如图片、字体、CSS和JavaScript文件。-代码评审：通过代码评审来提高代码质量和团队协作效率。-用户体验方面：加载动画、渐进式数据分页等；-白屏调优：资源体积、缓存策略、代码分段；
简历信息提取论文笔记Information Extraction from Resume Documents in PDF Format
专注“目标检测”领域技术分享
02-26 1265
从PDF格式的简历中提取信息。
ubuntu12.04LTS-ARM平台交叉编译器的制作
03-03 299
 原文链接：http://www.yyms.net/?p=530 所有步骤是LZ验证通过的，当然，因为运行环境的不同，可能中间会有些许区别，欢迎留言讨论。 对了，网站www.yyms.net是LZ的，所以文章并不是转载别人的。 主机环境     Ubuntu 12.04.2 LTS(cat /etc/lsb-release)     gcc version 4.6.3
机器学习基于交叉验证的生物质量预测模型训练框架：多折CV配置与数据预处理系统实现
10-31
内容概要：本文介绍了一个用于BioMassters数据集训练的Python脚本，主要实现了基于交叉验证的模型训练流程。脚本通过加载YAML配置文件和预存的数据划分与统计信息，按指定的折叠（fold）进行模型训练。程序支持多种...
Resume-Classification:SK Barai 教授指导的 2014-15 Spring软计算项目
06-13
5. **模型评估**：使用交叉验证（如k-fold）和指标如准确率、召回率、F1分数等来评估模型性能。 6. **模型优化**：可能涉及到调整模型参数（如网格搜索或随机搜索）、集成学习方法（如bagging或boosting）或使用...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 841
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 496
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 742
copy()
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 941
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 371
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
12-12 145
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
Pandas库入门
最新发布
注释写满人生
12-14 442
摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。
医疗影像 AI——从分割到肿瘤生长预测的完整 Pipeline
m0_68275685的博客
12-09 967
本文介绍了一个完整的医疗AI肿瘤分析流程，包括医学影像读取、3D肿瘤分割、体积计算和生长预测。关键技术点：1）使用3D UNet进行肿瘤自动分割；2）基于体素间距计算肿瘤体积；3）采用LSTM和XGBoost模型预测肿瘤生长趋势。该流程可辅助临床决策，但面临数据标准化、标注成本高等挑战。文章提供了可运行的Python代码示例，适合医学影像AI入门学习和科研实践。
交叉引用的公式全变成同一个
03-26
### 解决交叉引用公式指向同一值的问题 在处理 Word 或 Excel 中的交叉引用问题时，需注意公式的定义方式以及其依赖的数据源。以下是针对该问题的具体分析和解决方案： #### 1. **确认公式是否正确** 如果多个交叉引用公式返回相同的值，则可能是由于这些公式共享同一个数据源或计算逻辑所致。应逐一检查每个公式的具体定义，确保它们分别引用不同的单元格或范围。 对于 Excel 的情况，可以利用“公式审核”工具来追踪每个公式的来源。通过此方法可验证是否存在意外的重复引用[^1]。 ```excel =IF(A1=B1, "Match", "No Match") ' 示例：判断 A1 和 B1 是否相等 ``` #### 2. **避免并发修改引发的一致性问题** 在多用户或多线程环境中，可能会因并发修改而导致看似一致的结果。例如，在某些情况下，原始数据可能经历了多次更改但仍恢复到初始状态（即所谓的“A 变成 B 再变回 A”的现象）。这种场景可能导致最终结果虽然看起来一致但实际上存在潜在风险[^3]。 为了防止此类问题发生，建议实施版本控制机制或者锁定特定时间段内的编辑权限，从而减少冲突的可能性。 #### 3. **调整引用范围** 当尝试交换两个区域的内容并保持原有关系不变时（比如保留原有的格式及关联公式），需要注意所选区域必须具有完全匹配的尺寸与结构；否则将会导致不可预期的行为甚至报错[#VALUE!]。因此，在执行任何大规模替换之前，请务必仔细核对涉及的所有要素是否满足上述前提条件[^2]。 #### 4. **更新外部链接** 有时，文档间的交叉引用会因为外部文件路径的变化而失效，进而统一显示默认值或其他异常表现。对此类状况的有效应对策略包括重新建立连接、嵌入静态副本而非动态引用等方式加以规避。 --- ### 示例代码片段 以下是一个简单的 VBA 脚本用于批量修正指定区域内可能存在错误的函数调用实例: ```vba Sub FixFormulas() Dim rng As Range Set rng = Selection For Each cell In rng.Cells If IsError(cell.Value) Then On Error Resume Next cell.Formula = Replace(cell.Formula, "#REF!", "") On Error GoTo 0 End If Next cell End Sub ``` 以上脚本适用于选定范围内含有 `#REF!` 错误提示的情形下进行初步清理操作。 ---
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