- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 多分类问题
一、使用softmax分类器进行分类 分布上的性质要求 1.所有结果的概率都大于0； 2.所有结果的概率之和等于1。 普通的sigmoid函数一般不用于解决多分类的问题 因此使用softmax函数来满足其性质 import ...
2021-10-16 19:54:06
143
原创 加载数据集
batch-size就是样本数量 一次循环就是一次epoch 每次迭代都是一次mini—batch DataLoader : batch_size=2,shuffle=True (shuffle=True意为是否打乱顺序) import torch from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(sel
2021-08-05 09:57:22
128
原创 逻辑斯蒂回归——分类问题
数据集的加载 import torchvision train_set=torchvision.dataset.MNIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True) 在torchvision中有好多支持下载的数据集 包括cifar数据集（train50000张，test有10000张，10个类别） 分类任务 计算概率 就是logistic回归=sigmoid函数 ...
2021-07-29 22:37:16
215
原创 基于pytorch实现线性回归
使用tensor class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel,self).__init__() self.linear=torch.nn.Linear(1,1) de
2021-07-26 16:45:11
130
原创 线性模型——做基本拟合
一般的深度学习有一下几个步骤 1.准备dataset 2.model 3.train训练 4.inferring 做机器学习之前先用线性模型对数据进行拟合（最基本） 利用线性模型对数据进行参考 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data=[1.0,2.0,3.0] y_data=[2.0,4.0,6.0] def forward(x): return x*w def loss(x,y):#计算损失函数 y_pred
2021-07-17 20:11:10
289
原创 利用python去除水印的方案
from os.path import splitext from itertools import product from PIL import Image fn = '图片文件' im = Image.open(fn) width, height = im.size for pos in product(range(width), range(height)): # product(a,b): 返回两个集合a,b中元素的笛卡尔乘积。 if sum(im.getpixel(pos)[:3
2021-03-20 23:13:04
271
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人