torch分类

最新推荐文章于 2023-10-26 18:22:32 发布
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项目实战：Torch实现简单分类网络
qq_40980981的博客
08-16 1970
这是一个简单的resnet实现猫狗分类例子，项目代码可在github获取，包含如下内容：1）神经网络实现分类的原理2）了解模型优化流程：数据处理、损失计算、反向传播等3）熟悉如何使用torch加载图片数据、搭建模型、训练模型。
图像分类呆呆地(一)——torch入门级别分类网络搭建
fuhao7i的博客
11-12 861
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谓词/表达式下推
一缕阳光的博客
07-15 363
什么是谓词 首先我们要了解什么是谓词。 谓词，用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项。根据《现代汉语》的定义汉语的谓词包括动词和形容词。 在SQL中，谓词就是返回boolean值即true和false的函数，或是隐式转换为bool的函数。SQL中的谓词主要有 LKIE、BETWEEN、IS NULL、IS NOT NULL、IN、EXISTS 接下来了解什么是谓词下推 谓词下推的基本思想即： 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置，以使真正执行时能直接跳过无关的数据。 ..
torch学习-训练分类器
baidu_15434583的博客
04-30 962
数据：当我们需要处理图片，文档，音频或者视频数据时，可以使用python的包将数据加载到numpy数组。然后将numpy 数组转换成torch.*Tensor对于图片，Pillow，OpenCV对于音频，scipy和librosa对于文本数据，基于Python或Cython加载，或者借助于NLTK和SpaCy包对于计算机视觉，官方创建了一个torchvision包，这里包含了对于常见数据集（如Im...
torch分类问题
weixin_30679823的博客
12-26 208
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # make fake data n_data = torch.on...
手把手教会深度学习做数据分析（基于torch的分类问题）
07-30 4533
随着信息时代的来临，数据的产生和积累呈指数级增长。在这个海量数据的背景下，如何从数据中获取有价值的信息和洞见成为了各行各业的重要课题。数据分析作为一种关键的信息处理手段，在理解数据、发现规律、做出决策方面发挥着不可替代的作用。神经网络作为一种人工智能的重要组成部分，由其在数据分析领域的成功应用引起了广泛的关注。神经网络模仿人类大脑的神经元网络结构，通过学习数据中的模式和特征，从而实现自主学习和预测能力。它能够处理非常复杂的数据关系，解决传统算法难以解决的问题，因此在数据分析领域表现出了强大的优势。
Bert的情感分类 torch 模型
09-07
在本项目中，我们关注的是使用PyTorch框架构建一个基于BERT模型的情感分类器，针对的是NLPCC2014微博情感分析任务。这个任务涉及到对中文文本进行情感识别，共有8个不同的类别，包括“没有任何”、“幸福”、“喜欢...
深度学习-torch-mnist手写识别分类
zji
03-22 1290
深度学习-torch-mnist手写识别分类 文章目录深度学习-torch-mnist手写识别分类前言一、需要哪些准备二、代码1.引入库2.实验结果三、作业总结bug2 数据集下载不了。bug2 data[0]报错 前言 记录一些上深度学习课的一次作业，记录会出现的问题，然后如何解决。因为这些库都是有点老的，所以各种报错。 一、需要哪些准备 1.python3.6 2.matplotlib 画图 3.numpy 计算 4.torch 深度学习框架 2、3直接pip就可以了， 4可能不知道什
torch使用lstm进行文本分类
baidu_15113429的博客
02-26 2563
文本分类学习链接
torch学习笔记——多分类问题（1）
wangziyanger的博客
10-19 975
信息量（I（x))：当一个事件发生的概率越大，它所包含的信息量也就越少。熵（H（x))：表示系统的混乱程度，代表一个系统内信息量的总和，熵越大表示系统越混乱交叉熵（H（a,b))：表示a,b之间的相似程度，越小表示越接近。对于多分类问题，不能像二分类那样一种情况发生的概率是1，另外几种的都是零。比如掷色子，每个点位出现的概率都是1/6，而不是1或0.所以，在多分类的任务里，我们要保证两点，1：每个情况出现的概率大于等于0；
【pytorch+全连接层】mnist分类问题【尽可能的高准确率，99%以上】
04-19
1.使用pytorch，使用全连接层，而不是用卷积层，要求有两层隐含层 2. 尽一切可能提高准确率，在这里训练集上达到99.9%以上
pytorch做一个分类任务
ppggxn的博客
01-25 1573
来两个圈吧 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_circles n_samples = 800 X, y = make_circles(n_samples=n_samples, noise=0.1, random_state=1, factor=0.6) plt.scatter(X[:, 0], X[...
Pytorch——分类问题
weixin_37763870的博客
03-11 501
文章目录1.前言2.数据准备3.搭建神经网络4.训练搭建的神经网络5.可视化操作 1.前言 这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 2.数据准备 import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(200,2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) y0 = torch...
Torch实战项目（图像分类）
weixin_52242569的博客
10-26 197
【代码】Torch实战项目。
6.1 PyTorch简单二分类模型
热门推荐
【人工智能】王小草的博客
02-15 1万+
欢迎订阅本专栏：《PyTorch深度学习实践》 订阅地址：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33761963/category_9720080.html 第二章：认识Tensor的类型、创建、存储、api等，打好Tensor的基础，是进行PyTorch深度学习实践的重中之重的基础。 第三章：学习PyTorch如何读入各种外部数据 第四章：利用PyTorch从头到尾创建、训...
Pytorch实现逻辑（Logistics）回归分类
zchenack个人专栏
02-02 3645
详解可以参考文章 一 、模型结构 逻辑回归实质是Linear线性函数（wx+b）与一个sigmoid函数的结合。 二、数据说明 数据来源：UCI German Credit分类数据，下载如下 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/ 数据说明：24个属性数量，分类结果2种（la
[机器学习] 基于torch的CNN图像分类
好风凭借力
06-03 2411
基于torch搭建一个cnn网络模型，并使用数据对其进行训练、验证和测试的实验过程。
使用Pytorch框架实现简单的数据分类（7）
CSS360的博客
03-11 1203
（1）代码中使用的函数简要介绍 torch.normal #张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。 torch.cat #将两个张量（tensor）拼接在一起 （2）代码 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplot...
Pytorch菜鸟入门(2)——分类Classification【代码】
EchoooZhang的博客
01-22 1078
Pytorch菜鸟入门(2)—Classification【代码】 1.Fack Data 比如两个二次分布的数据, 不过他们的均值都不一样。 == 注意：== 分类问题中，x数据是二次分布的数据，y代表的是类别 torch.zeros第0类，torch.ones第1类 2.建立神经网络 建立一个神经网络我们可以直接运用 torch 中的体系. 先定义所有的层属性(init()), 然后再一层层...
torch分类的评价指标
最新发布
01-19
### PyTorch分类模型评估指标 #### 准确率 (Accuracy) 准确率是指所有预测正确的样本占总样本的比例。对于多类别分类问题，准确率是一个常用的初步衡量标准。 ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in test_loader: images, labels = data outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Accuracy of the network on the test images: {accuracy}%') ``` 此代码片段展示了如何计算测试集上的准确率[^1]。 #### 精度 (Precision), 召回率 (Recall), 和 F1分数 (F1 Score) 这些指标通常用于二元分类问题中，但在多标签或多类别的场景下同样适用。为了处理GPU上的数据并累积批次的结果，需要特别注意`target.data.cpu()`的操作来获取张量并在CPU上操作它。 ```python from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score y_true = [] y_pred = [] with torch.no_grad(): for inputs, targets in dataloader: outputs = model(inputs.cuda()) preds = torch.argmax(outputs, dim=1).cpu() y_true.extend(targets.tolist()) y_pred.extend(preds.tolist()) precision = precision_score(y_true, y_pred, average='weighted') recall = recall_score(y_true, y_pred, average='weighted') f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') print(f'Precision: {precision}, Recall: {recall}, F1-Score: {f1}') ``` 这段代码说明了如何收集每一批次的真实标签和预测标签，并最终计算整体的精度、召回率以及F1得分[^2]。 #### 混淆矩阵 (Confusion Matrix) 混淆矩阵提供了一种更直观的方式来看待分类器的表现，特别是当涉及到多个类别时。通过这个矩阵可以清楚地看出哪些类别被误分得最多。 ```python import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) plt.figure(figsize=(10,7)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d') plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('Truth') plt.show() ``` 上述代码利用Seaborn库绘制了一个热图形式的混淆矩阵，帮助可视化不同类别之间的错误分布情况。
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