模型测试第5页

当我用scikit-learn做分类问题，都会做些什么

下文涉及下面内容：实例介绍数据准备选择模型训练模型测试模型保存模型用模型进行预测实例介绍建议在开始

南宋临安府·2023-03-11 12:03

Mnist 图片测试

1、目的在上述训练模型的基础上，测试自己手写的图片，完成手写图片的生成、图片转caffe输入格式文件生成以及模型测试。

菜囧爱学习·2023-03-10 05:08

现代卷积神经网络(NiN),并使用NIN训练CIFAR10的分类

文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录网络中的网络（NiN）简介全局平均汇聚层和VGG的区别优点网络结构定义实现实战（CIFAR10分类）模型设计导入模块数据集训练和评估保存模型测试网络中的网络

青云遮夜雨·2023-03-09 11:21

深度学习入门-05 基于keras实现手写图像识别

文章目录1.引入库2.加载数据3.数据处理4.构建网络5.模型编译6.模型训练7.显示训练结果8.模型测试9.模型保存1.引入库importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

我不止三岁·2023-03-09 07:37

八、3月5日-关于《手机行为识别》近日问题和解决方法

首先，这篇笔记是在3.2日学习完深度学习计算后，希望将数据集搭建简单网络模型测试中遇到的各种问题，在几天的查阅资料过程中多次尝试解决方法，写的总结。

小常在学习·2023-03-08 21:33

2023最新软件测试面试题汇总，一天拿到3个offer就靠他

目录软件工程Linux数据库sql语句测试概念和模型测试计划与工具测试用例设计Web端自动化白盒测试shell脚本接口测试性能测试移动端自动化总结重点：配套学习资料和视频教学软件工程1.阐述软件生命周期都有哪些阶段

软件测试老莫·2023-02-22 21:30

基于Tensorflow2.0鸢尾花分类代码解析

鸢尾花分类代码主要由以下几个步骤：Step1：导入数据集Step2：划分数据集为训练集和测试集Step3：模型训练与模型测试Step4：绘制loss和acc曲线评估模型质量代码详细解析如下：#鸢尾花分类代码是非常经典的分类代码

比基尼海滩·2023-02-19 07:14

Python利用keras接口实现深度神经网络回归

2.2参数配置2.3数据导入与数据划分2.4联合分布图绘制2.5因变量分离与数据标准化2.6原有模型删除2.7最优Epoch保存与读取2.8模型构建2.9训练图像绘制2.10最优Epoch选取2.11模型测试

·2023-02-18 01:10

新的AI系统将人脑信号转换为文本的准确性高达97％

从动物模型测试到人类参与者测试，脑机接口在过去的几十年中得到了长足的发展，实际上人类已经在尝试这种事情。但一直以来都存在一个问题——识别精度不够。为了改善

南城旧梦wj·2023-02-05 22:23

如何在GPU上训练模型

如何在GPU上训练模型（基于CIFAR10数据集）准备工作模型训练模型测试GPU能够通过内部极多进程的并行运算，取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。

Luwis-Coco·2023-02-05 17:48

mmclassification训练注意事项

3模型测试模型

weixin_42041468·2023-02-05 13:43

高光谱图像分类

文章目录1.Paper解读2.代码1.引入数据和基本函数库2.定义HybridSN类3.创建数据集4.训练5.模型测试6.显示分类结果3.思考1.Paper解读下面代码原理来自2019年IEEE论文：HybridSN

露馅的豆包·2023-02-05 10:42

OpenMMLab AI 实战营 Day 3

本节课主要内容有两部分：1、图像分类代码讲解2、超算平台的介绍和使用一个网络的训练分为几个阶段：定义数据、定义模型、模型训练、模型测试。配置文件的基本组成一个分类模型的构成：

大熊SsSsSs·2023-02-05 09:38

百度 paddle OCR 简单配置

百度paddleOCR百度paddleOCR简单使用1、代码下载2、简单测试3、更换模型测试百度paddleOCR简单使用1、代码下载可以直接去paddleOCR的github或者gitee去寻找源码链接

看见你hc·2023-02-04 18:33

基于opencv4.5的C++实现人脸检测模型测试

@[TOC]基于opencv4.5的C++实现人脸检测模型测试opencv的库文件里自带了训练好的dnn网络模型，python环境下人脸检测对于大多数人来说确实简单。

qq_41903550·2023-02-04 14:28

复现低版本模型测试代码时遇见的兼容性问题汇总

1、module‘tensorflow’hasnoattribute‘xxx’遇见这类错误，首先将tf.xxx替换为tf.compat.v1.xxx若不能解决，再尝试下边的方法进行替换。2、tf.contrib.layers.xavier_initializer()的替换问题首先，根据网上的回答，依次进行了以下两种替换：tf.keras.initializers.glorot_normal()tf

九月月吖·2023-02-04 08:36

mmocr验证时出现Segmentation fault (core dumped)

最近在构建自己的数据集，模型测试的时候出现Segmentationfault(coredumped)，原因是自己的版本问题，重建个虚拟环境，安装mmocr，再跑就好了

南怀·2023-02-04 00:48

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的

·2023-02-02 22:12

darknet详解（yolo图像检测）

文章目录darknet详解（yolo图像检测）简介安装使用使用预先训练模型测试训练自己的模型在Python中整合详解yolov3.cfg参数详解issues参考文档darknet官方文档Darknet概述

fastji·2023-02-02 16:36

APFNet训练+测试复现过程记录

目录说明项目预处理数据集预训练模型训练阶段一训练阶段二训练阶段三模型测试说明本篇博客是RGBT目标跟踪专题中的其中一篇：Attribute-basedProgressiveFusionNetworkforRGBTTracking

咿喃小记·2023-02-02 11:35

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域，在机器学习的基础上，分析了线性逻辑回归算法、朴素贝叶斯模型在文本情感分类项目中的应用，并针对数据处理、模型构建、模型训练、模型测试过程中初学者难以解决和易出错的部分进行分析与实现

AItth·2023-02-02 10:11

利用pytorch训练好的模型测试单张图片

pytorch网络输入图片的格式是[B,C,H,W],分别为批大小(batchsize)，图片通道数（channel），图片高(height)，图片宽(width)。图片读取方式主要有两种：（1）通过PIL进行读取；（2）通过opencv进行读取。分别进行介绍。（1）通过PIL进行读取：通过PIL的Image读取的图片是一个图片对象，可以进行裁剪翻转等torchvision.transforms变

qq_41167777·2023-02-02 09:30

【语音识别】kaldi的安装和使用案例(librispeech)

文章目录1.kaldi的安装2.kaldi的使用2.1librispeech的ASR模型训练2.2使用预训练模型测试自己的数据集3.kaldi使用感受参考文献1.kaldi的安装按照官网教程，kaldi

weiquan fan·2023-02-01 08:19

机器学习-Tensorflow基于MNIST数据集,导入minist数据集，创建，保存模型，用模型测试识别自己的手写数字

从下载Anaconda到实现MNIST手写数字识别成功的整个过程一、下载最新版本的Anaconda,根据Anaconda安装tensorflow【参考另一篇博客】使用Anaconda3安装tensorflow(windows10环境)_Jango826的博客-CSDN博客_使用anaconda安装tensorflow二、用Anaconda中自带的Spyder编写代码(在tensorflow环境下执

Jango826·2023-02-01 01:33

深度学习研究基因组学

1、主要策略监督学习：预测样本的标签无监督学习：学习数据固有模式（转化数据）2、数据集的划分训练集：得到最佳模型参数（机器学习学的就是超参数的选择）验证集：挑选最佳模型测试集：保证泛化性能3、如何保证深度学习高效

hello~bye~·2023-01-30 08:41

解决pytorch Error loading caffe2_detectron_ops_gpu.dll的错误

报错信息如下：C:\software\Anaconda3\envs\pytorch_190\python.exeC:/Users/stars_ocean/Desktop/PyTorch_test_folder/模型测试

星辰辰大海·2023-01-28 14:22

pytorch 使用多GPU训练模型测试出现：TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘可能解决方法

最近在使用u版yolov3训练数据集时，使用多GPU训练时总是报错：TypeError:CaughtTypeErrorinreplica1ondevice1.TypeError:forward()missing1requiredpositionalargument:'x'百度了一下发现是因为我使用了多个显卡，导致在inference阶段，模型和数据不在同一个显卡上，所以后面同时报了：TypeErr

粼粼淇·2023-01-28 14:07

算法模型评测方式

以下内容来自：AI算法评测实践与探索-王超MTSC2021目录模型评估在开发中的位置模型评估方式人工标注模型效果评测模型结果DIff自动化评测流程模型评估在开发中的位置整个项目开发生命周期中，模型测试主要处于线下保障部分

picoasis·2023-01-28 08:52

mmdetection2.11.0 模型测试评估及计算各个类别的map

1.计算各个类别的map1.1方法1:直接计算,仅支持voc数据集与custom数据集使用如下命令直接计算各个分类的map,使用的图片为config配置中test中的数据集评估pythontools/test.pywork_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pywork_dirs/latest.pth--evalmAP#参数说明-work_dir/faster_rc

知北行·2023-01-27 15:58

三、利用迁移学习进行模型微调（Datawhale组队学习）

文章目录安装配置环境准备图像分类数据集迁移学习微调训练图像分类模型导入环境图像预处理载入图像分类数据集建立类别和索引号之间映射关系定义数据加载器查看一个batch的图像和标注可视化一个batch的图像和标注模型的构建与测试可视化常见的迁移学习训练方式训练配置模型训练与评估函数：在训练集上训练函数：在整个测试集上评估创建wandb可视化项目模型训练模型测试可视化训练日志训练集损失函数可视化训练集准确

卡拉比丘流形·2023-01-26 08:28

深度学习面试题：计算机视觉训练技巧

CosineAnnealingLR:模型受学习率影响大的模型测试集数据增广：基本对结果有0.5%-1%的影响注意：训练集用了哪些数据扩增方法，测试集才可以用对应的数据扩增方法softlabel与pseudolabel

weixin_45955767·2023-01-25 16:46

pytorch零基础实现手写数学符号识别项目（三）——模型训练与预测

模型训练与预测前言评判精度模型训练初始化参数训练和测试调用函数进行训练模型损失模型测试测试函数显示测试结果前言在前面的文章中我们重点介绍了数据的形式，数据的加载，并且解决了加载过大的数据集可能导致的OOM

艾醒(AiXing-w)·2023-01-25 10:08

AI模型测试(评估标准）DEEPSEC: A Uniform Platform for Security Analysis of Deep Learning Model

论文笔记：DEEPSEC:AUniformPlatformforSecurityAnalysisofDeepLearningModelABSTRACTINTORDUCTIONATTACKS&DEFENSESSYSTEMDESIGNANDIMPLEMENTATIONEVALUATIONSABSTRACT介绍了DEEPSEC的设计、实施和评估。DEEPSEC包括16种最先进的攻击方法（带有10个攻击实

萌钱多·2023-01-24 09:29

谈谈机器学习AI模型测试与评估方法分析

AI应用软件，其中质疑点主要有：预测或识别的准确性模型相关性鲁棒性安全性数据隐私性能效率公平性可解释性接下来，本文将从机器学习模型开发过程、AI应用软件开发过程，结合测试过程，谈谈如何进行机器学习AI模型测试与模型评估方法

肖永威·2023-01-24 09:27

【图像分类】mmclassification 安装、准备数据、训练、可视化

模型训练五、模型效果可视化六、如何分别计算每个类别的精确率和召回率MMclassification是一个分类工具库，这篇文章是简单记录一下如何用该工具库来训练自己的分类模型，包括数据准备，模型修改，模型训练，模型测试等等

呆呆的猫·2023-01-22 18:03

（三）mmclassification图像分类——模型训练

修改模型参数（configs文件）(1)models(2)datasets(3)schedules(4)新建mobilenet_v2_b32x8_car.py1.3训练模型单卡模型训练多卡模型训练2.模型测试

stoneyshi·2023-01-22 18:02

训练集和测试集的标准化中的坑！！！

虽然从模型测试的结果看，可能出现的差距不大。解释：当你手头已经有一份训练和测试数据。在真正的部署过程中，测试数据实际上就是那些源源不断刚刚出现的数据，你不知道它什么分布，也不知道它出现什么样的数值。

西红柿vs鸡蛋·2023-01-21 17:46

【踩坑】深度学习 Torch 爆显存的原因（显存不够用等问题）

简介在深度学习过程中，使用显卡的情况主要有两个过程：一、网络模型训练过程；二、网络模型测试过程。在这两个过程中，都可能存在爆显存或者爆内存的情况。

MrOliverXu·2023-01-21 13:20

自学pytorch深度学习遇到的坑

1.在加载模型测试的时候出现并解决的问题：1.1net.load_state_dict(‘net_params.pkl’)state={'net':net.state_dict(),#模型的网络参数'epoch

世纪末的霖さん·2023-01-20 20:24

0 | pytorch环境安装及一个Resnet图像分类模型测试

先说说我的环境硬件方面：一台联想笔记本，搭载了NVIDIAP2000显卡，查了一下属于GTX1060乞丐版系统方面：Windows10，预装好了Anaconda，Python版本3.7.4要开始学习PyTorch，第一步肯定先把PyTorch装上。上PyTorch官网看一下。一上来就是明晃晃的Install大字，直接点进去官网给推荐了配置照着官网说的命令在cmd里面执行，当然前提是先激活你要用的c

机器学习之禅·2023-01-20 15:24

图对抗攻击及防御算法种类

其中逃逸攻击是攻击者构造对抗样本在模型测试简短欺骗目标模型，而投毒攻击是攻击者在模型训练阶段向训练集中注入对抗样本，使得训练后的模型具有误导性。

心若向阳，何谓悲伤·2023-01-19 20:32

【Kaggle竞赛】Kaggle竞赛了解

Contents1关于Kaggle竞赛1.1比赛奖牌规则如下：2图像识别竞赛流程3数据准备3.1模型设计3.2迭代训练3.3模型测试4总结关于Kaggle竞赛Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：

嵌入式视觉·2023-01-19 19:03

CIFAR10模型加载、保存及验证

文章目录前言一、保存加载模型二、模型训练和验证1.使用cuda进行训练2.训练测试集三、CIFAR10模型训练和验证1.模型2.模型训练3.模型测试前言前端时间写了使用pytorch训练了mnist数据集

Master___Yang·2023-01-19 17:27

scikit-learn——机器学习应用开发的步骤和理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例数据采集和标记特征选择模型训练模型测试模型保存与加载1.数据采集和标记先采集数据，再

m0_65187443·2023-01-19 09:11

【学习笔记】【Pytorch】十七、模型测试套路

【学习笔记】【Pytorch】十七、模型测试套路一、内容概述二、模型测试套路代码实现一、内容概述利用已经训练好的模型，然后给它提供输入，判断输出是否正确，即模型的应用测试。

Mr庞.·2023-01-19 06:14

CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm

CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencalling`cublasSgemm在模型测试的时候出现了这个问题，CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencalling

没有技术也没有钱·2023-01-18 13:25

Simulink模型测试1——基于模型的设计的测试概述

模型测试的类型simulink模型测试分为两种：simulation-basedtesting和formalverification。

IHTY_NUI·2023-01-17 20:46

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.3 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（一）

本小节通过使用隐式马尔可夫来识别XSS攻击，通过xss白名训练马尔可夫模型，然后用马尔可夫模型测试xss攻击黑名单，这样。单示例隐式马尔可夫在网络安全中的使用。

mooyuan天天·2023-01-16 22:12

使用VGG16模型测试图片识别，基于CNN卷积神经网络

首先网上找了7张图打算对这7张图片进行识别，直接上代码：fromtensorflow.kerasimportapplications#decode_predictions对预测结果进行处理，解码fromtensorflow.keras.applications.vgg16importdecode_predictions#preprocess_input处理输入图片fromtensorflow.ke

raylu666·2023-01-15 11:48

吴恩达深度学习系列课程随记——Course2Week1

1.训练、验证、测试集训练集：用来训练验证集：用来找出最好模型测试集：无偏评估算法的运行状态（没有也不要紧）小数据时代：70%训练30%测试/60%训练20%训练20%测试大数据时代：99%（或者更多）

Asteries·2023-01-14 11:32

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