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模型测试
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
深度学习
Python
cnn
tensorflow
深度学习
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
深度学习
深度学习
吴恩达
个人笔记
菜鸟
基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位(三) -- 训练、测试
yolov5运行环境搭建及label格式转换基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位(三)--训练、测试基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位--全过程总结目录训练模型命令及参数解读注意事项
模型测试
测试命令及参数设置效果表现命令总和训练模型命令及参数解
红颜如霜
·
2023-01-14 09:03
CV-计算机视觉
项目
python
计算机视觉
深度学习
分类
pytorch加载模型报错TypeError: ‘collections.OrderedDict‘ object is not callable
---之前训练了一个网络模型,保存了网络训练参数,代码如下torch.save(module1.state_dict(),"module1_{}.pth".format(i))错误原因:----在进行
模型测试
的时候
m0_45318906
·
2023-01-13 18:41
pytorch
深度学习
人工智能
长短时记忆网络(LSTM)负荷预测项目(matlab)
目录1.LSTM介绍2.数据集准备及预处理3.LSTM模型搭建与训练4.预测
模型测试
1.LSTM介绍长短期记忆网络LSTM(longshort-termmemory)是RNN的一种变体,其核心概念在于细胞状态以及
share_data
·
2023-01-12 11:02
lstm
人工智能
rnn
深度学习
yolov8在TensorRT+cuda加持下的性能测试
测试信息测试平台:linux+docker硬件:NVIDIA3070模型输入:batchx3x640x640(测试设置batch为8)测试模型:yolov8n,yolov8s,yolov8n,更多
模型测试
可以去网盘下载
FeiYull_
·
2023-01-12 09:17
linux
深度学习
运维
机器学习算法--python实现随机抽样一致性(RANSAC)算法处理离散值拟合稳健的回归模型
2.用
模型测试
所有其他的点,把落在用户给定容限范围内的点放入内点集。3.调整模型中使用的所有的内点。4.用内点重新拟合模型。5.评估模型预测结果与内点集相比较的误差。6
糯米君_
·
2023-01-10 14:49
机器学习算法
算法
python
机器学习
人工智能-作业6:CNN实现XO识别
目录数据集构建模型训练
模型测试
训练好的模型计算模型的准确率查看训练好的模型的特征图查看训练好的模型的卷积核训练模型源代码测试模型源代码数据集ConvolutionalNeuralNetworkswithMatlab
iibk876
·
2023-01-10 05:38
cnn
人工智能
深度学习
PCL点云处理之ransac多平面提取(六)
2、估计出适合于这些子集的模型3、用这个
模型测试
其他的数据,根据损失函数,得到符合这个模型的点,称为一致性集合。
点云学徒
·
2023-01-09 13:26
点云分类
PCL点云处理学习
机器学习
c++
算法
最小二乘法
联邦学习(三):Tensorflow2.0 实现联邦学习
2.1Data2.2Aggregator2.3Model2.4Bank3、导入并处理原始数据4、联邦学习4.1划分数据并重采样4.2模型训练4.2.1仅使用Data_Global训练服务器模型4.2.2联邦学习训练服务器模型4.3
模型测试
cofisher
·
2023-01-09 11:54
联邦学习
Tensorflow
2.0
python
python
tensorflow
深度学习
联邦学习
机器学习开发项目流程
机器学习开发项目流程1.机器学习开发流程1.1数据1.2模型选择1.3模型训练1.4
模型测试
1.5模型部署机器学习不只是模型!
Steven迪文
·
2023-01-09 10:35
Machine
Learning
机器学习
人工智能
机器学习项目
软件开发
机器学习开发
机器学习开发应用步骤的理解
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(手写数字识别)1.数据采集和标记先采集数据,再将数据进行标记作用:尽可能多的采集的不同的数据
百分之七.
·
2023-01-09 10:03
机器学习
深度学习
机器学习
python
人工智能
python人工智能——机器学习——数据的划分和介绍
sklearn数据集1、数据集划分2、sklearn数据集接口介绍3、sklearn分类数据集4、sklearn回归数据集数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分:训练数据:用于训练,构建
模型测试
数据
代码输入中...
·
2023-01-08 13:43
sklearn
python
Pytorch中train和eval模式的区别
前言:在使用Pytorhch框架时总会看见在模型训练前会加上model.trian(),而在
模型测试
或者验证之前则会加上model.eval(),那这两者之间有什么区别了??
笨笨的蛋
·
2023-01-06 22:58
PyTorch
pytorch
TensorFlow----Keras库
目录1.网络层类2.网络容器3.模型装配4.模型训练5.
模型测试
6.模型保存(1)张量方式(2)网络方式(3)SavedModel方式7.自定义网络(1)自定义网络层(2)自定义网络8.测量工具(1)构造测量器
风间琉璃•
·
2023-01-06 11:54
#
Tensorflow
keras
tensorflow
深度学习
史上最简单的LSTM文本分类实现:搜狗新闻文本分类(附代码)
目录LSTMself-attention机制准备数据集数据集处理设置输入数据参数训练模型训练模型效果测试
模型测试
模型效果LSTMLSTM是RNN的一种变种,可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。
izeh
·
2023-01-05 21:04
lstm
分类
深度学习
代码整理: PyTorch DL AI
模型测试
深度学习
模型测试
代码个人看过觉得比较合适的代码部分记录于此,以后一些部分的代码抄就完事了。
倘若我问心无愧呢丶
·
2023-01-05 01:39
Python
pytorch
人工智能
深度学习
yolov3-tiny 火焰目标检测+数据集+
模型测试
废话不多说,直接看效果基本识别还行,模型仅测试,还有很大的优化空间使用K210运行模型,帧率在12fps左右,勉强能用,数据集已经手动做好了标签,xml格式数据集及测试模型下载地址:下载地址
nhyltt
·
2023-01-04 21:36
笔记
火焰目标检测
yolo
火焰数据集
目标检测
动手学深度学习(十二)——心跳信号分类预测(天池学习赛)简略
文章目录一、认识数据1.1加载原始数据1.2查看原始数据相关信息1.3查看心跳信号波形原始数据信息整理二、构建pytorch数据集三、构建神经网络四、训练模型五、
模型测试
:六、后期优化方向天池比赛:零基础入门数据挖掘
留小星
·
2023-01-04 14:18
动手学深度学习:pytorch
卷积
神经网络
pytorch
CNN
数据挖掘
何使用BERT模型实现中文的文本分类
Real_Brilliant/article/details/84880528如何使用BERT模型实现中文的文本分类前言Pytorchreadme参数表算法流程1.概述2.读取数据3.特征转换4.模型训练5.
模型测试
stay_foolish12
·
2023-01-03 18:29
python
预训练模型
bert
pytorch
7.聚类分析,相似度度量,模型评估
数据集中的所有变量被分为特征和目标,对应模型的输入和输出;数据集被分为训练集和测试集,分别用于训练模型和
模型测试
与评估。常见的监督学习算法有Regression(回归)、KNN和SVM(分类)。
脱欢
·
2023-01-03 17:33
机器学习--Andrew
Ng
机器学习
聚类
算法
模型测试
- 测试过程、
模型测试
方法概述
文章目录4.
模型测试
-测试过程、
模型测试
方法概述4.1测试过程概述4.2simulink
模型测试
方法概述专题目录4.
模型测试
-测试过程、
模型测试
方法概述4.1测试过程概述众所周知,测试是软件开发过程中的一个重要组成部分
~QwQ~
·
2023-01-03 15:36
Matlab
Simulink
matlab
simulink
模型测试
完整的
模型测试
(deom)步骤
本文主要讲解了完整的模型验证,测试(deom)的具体步骤。简单来讲就是利用已经训练好的模型,给它提供输入,查看这输入经过模型后输出的结果。目录一、具体的步骤1读取文件(相对路径)2转换数据类型3加载网络模型4进行测试二、完整代码及注意事项1.完整代码2输出结果3注意事项一、具体的步骤1读取文件(相对路径)首先要读取我们需要输入进模型的数据,代码如下:imgs_path="./imgs/dog.pn
晓亮.
·
2023-01-03 15:35
python
开发语言
神经网络
cnn
深度学习
模型测试
时显存爆炸解决
withtorch.no_grad():passReference:模型训练或测试时候显存爆掉(RuntimeError:CUDAoutofmemory)的几种可能及解决方案_洗千帆,还少年的博客-CSDN博客_模型爆显存https://blog.csdn.net/qq_45040216/article/details/126603593
_Brooke_
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2023-01-03 07:17
Python
深度学习
人工智能
Intel openvino(二)demo
omz_downloader--namemobilenet-v3-small-1.0-224-tf模型转换omz_converter--namemobilenet-v3-small-1.0-224-tf生成
模型测试
HySmiley
·
2023-01-02 14:14
Intel
openvino
openvino
人工智能
机器学习转换器与估计器
、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林数据集划分:机器学习一般的数据集会划分为两个部分:训练数据:用于训练,构建
模型测试
数据
VEkoing
·
2023-01-02 08:50
机器学习
python
sklearn
【K210】K210学习笔记七——使用K210拍摄照片并在MaixHub上进行训练
【K210】K210学习笔记七——使用K210拍摄照片并在MaixHub上进行训练前言K210准备工作K210如何拍摄照片准备工作拍摄相关代码定义用K210拍摄到的照片在MaixHub平台上训练
模型测试
未开启数据增强的测试结果开启数据增强的测试结果小结前言本人大四学生
欠羽
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2023-01-01 12:54
学习
单片机
人工智能
目标检测
深度学习
RuntimeError: CUDA error: out of memory解决(亲测有效)
提前声明一下,我是在
模型测试
而不是模型训练时出现这个报错的,至于模型训练报此错误,请参考我的另一片博文:关于错误runtimeerror:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.17GB
前行的zhu
·
2022-12-31 17:18
pytorch
python
python
(39)CUDA out of memory. Tried to allocate 76.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 8.45 GiB ...
问题描述:在两块2080Ti显卡上训练去雾算法FFANet(gps=3,blocks=19),batch=2恰好能够正常训练,训练结束进行
模型测试
,每次读取一张图片进行模型推理,结果报错显存不够:RuntimeError
weixin_40227656
·
2022-12-31 17:48
pycharm
python
pytorch
计算机视觉
【深度学习笔记(十四)】之Tensorflow2构建多层感知机网络并训练,测试
datasets获取数据集并预处理使用tf.keras,Model和tf.keras.layers搭建模型训练模型,使用tf.keras.losses计算损失函数,使用tf.keras.optimizer优化
模型测试
模型
开发小鸽
·
2022-12-31 11:30
#
深度学习
tensorflow
深度学习
基于通道注意力机制的高光谱图像分类
目录前言步骤Python实现1.定义HybridSN类2.创建数据集3.开始训练4.
模型测试
5.基于通道注意力机制改进网络6.再次训练7.再次测试完整代码总结前言近年来,由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息
cuishikang
·
2022-12-30 10:36
Pytorch
深度学习
神经网络
pytorch
机器学习
python
AutoGluon-windows学习笔记(1)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、windows安装二、表格预测1.快速入门导入表格预测库导入数据(数据为.CSV,pd.DataFrame类型)训练
模型测试
模型各个算法的测试精度
小火龙借个火
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2022-12-30 08:25
python
机器学习
人工智能
pytorch
集成学习
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
·
2022-12-30 00:06
opencv文件介绍
文件bin.dlletc:存放训练好的分类器,用于人脸识别include:所有的头文件opencv2•calib3d:相机校准、姿态估计和三维重建•core:核心功能模块•dnn:深度学习模块,目前支持
模型测试
计算
忙什么果
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2022-12-29 23:17
opencv
opencv
人工智能
计算机视觉
部署Yolov5模型到jetson nano上
目录一、检查是否安装cuda二、安装好pip3,系统已经自带python3.6.9三、检测是否安装gpu版本的tensorflow四、安装pycuda五、下载tensorrtx源码六、
模型测试
一、检查是否安装
无证驾驶梁嗖嗖
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2022-12-29 20:57
nano
深度学习
人工智能
【Pranet】论文及代码解读——cfsong
滤波器替换成一组有w个通道的3×3滤波器3、ParalleledConnection该模块包含两部分:一部分是扩大感受野的RFB-likemulti-scalemodule,4.反转注意力模块:模型训练
模型测试
实验结果
cfsongbj
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2022-12-28 23:55
计算机视觉
Pytorch
模型测试
时显存一直上升导致爆显存
问题描述首先说明:由于我的测试集很大,因此需要对测试集进行分批次推理.在写代码的时候发现进行训练的时候大概显存只占用了2GB左右,而且训练过程中显存占用量也基本上是不变的.而在测试的时候,发现显存在每个batch数据推理后逐渐增加,直至最后导致爆显存,程序fail.这里放一下我测试的代码:y,y_=torch.Tensor(),torch.Tensor()forbatchintqdm(loader
XJTU-Qidong
·
2022-12-28 13:50
Pytorch
深度学习
人工智能
神经网络
pytorch
Pytorch
模型测试
batch_size=1 时出现的问题
使用dataloader读取数据集batch_size=1时,若不加model.eval(),则数据在传入模型时BN层会不起作用,导致预测错误
MrRainn
·
2022-12-28 13:19
python
深度学习
不优雅地解决pytorch
模型测试
阶段显存溢出问题
在一次测试一个超分辨模型LESRCNN(作者提供了已训练好的模型)时,发生了CUDAoutofmemory的错误(虽然显卡有8G显存,但还是差了些):RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.54GiB(GPU0;7.79GiBtotalcapacity;4.29GiBalreadyallocated;1.29GiBfree;31.68MiBcac
Niatruc
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2022-12-28 13:19
深度学习
深度学习
pytorch
python
pytorch
模型测试
一、pytroch-cifar100的不同网络模型1)github路径:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar1002)已训练好的mobilenet网络权重可用于测试,获取地址如下(200epoch)链接:https://pan.baidu.com/s/1FbDgNs1S_YvuAVvBVGg91Q提取码:2022
jcdd_sh
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2022-12-28 13:49
1-pytorch
pytorch
人工智能
python
st-gcn训练自建行为识别数据集
st-gcn训练自建行为识别数据集一、代码下载与环境配置二、准备行为数据三、数据转换四、添加Layout五、修改训练参数六、开始训练七、
模型测试
一、代码下载与环境配置首先参照下面的命令,下载st-gcn
枸杞叶儿
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2022-12-28 08:24
行为识别
人工智能
深度学习
【强化学习】《Easy RL》- Q-learning - CliffWalking(悬崖行走)代码解读
目录0.前言1.超参数2.训练2.1初始化环境和智能体2.2智能体选择动作2.3环境接收动作并反馈下一个状态和奖励2.4智能体进行策略更新(学习)3.结果处理3.1模型保存3.2模型读取3.3
模型测试
0
None072
·
2022-12-26 23:58
#
强化学习
机器学习
深度学习
算法
MAPPO之
模型测试
——eval
1测试前的准备在进行eval函数前,需要先训练好模型,也可以选择同时运行run、eval函数(下面附有如何同时运行的代码),但是基本没必要。在预训练的过程中,神经网络模型默认保存在/results/MyEnv/MyEnv/mappo/check/run/models目录下,训练完成后找到最后一次更新后保存的文件,models下面会有accor.pt和critic.pt文件即代表下面可以进行eval
onlyyyyyyee
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2022-12-26 15:40
python
深度学习
人工智能
迁移学习(含代码示例)
模型测试
模型调优增加训练轮数调整学习率增加n-gram特征修改损失计算方式自动超参数调优模型保存与重加载词向量简介词向量模型压缩文件下载解压文件代码实现加载bin文件获取词向量邻近词进行效果检验迁移学习迁移学习三大概念预训练模型
GodGump
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2022-12-26 15:04
机器学习
深度学习
transformer
python
ONNX删除节点示例(Deeplabv3plus)
20221013更,发现一个更简便的方法,题主的流程是将torch模型转换为onnx模型,由于ArgMax不兼容原因需要删除该层,故而有两种选项来操作:一是将torch
模型测试
流程中的ArgMax删除,
DazeAJD
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2022-12-26 11:49
深度学习
计算机视觉
搭建CNN网络训练mnist数据集
目录1.加载需要的包2.载入数据集3.搭建网络模型4.模型训练5.
模型测试
6.训练过程可视化1.加载需要的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers
Vicky__3021
·
2022-12-26 10:15
神经网络
cnn
深度学习
python
tensorflow
卷积神经网络
搭建Lenet-5网络训练mnist数据集
目录1.导入相关的包2.载入数据集3.建立模型4.模型参数设置5.模型训练6.
模型测试
7.训练过程可视化1.导入相关的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers
Vicky__3021
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2022-12-26 10:15
神经网络
tensorflow
深度学习
python
神经网络
人工智能
搭建全连接网络训练mnist数据集
目录1.导入相关的包2.载入数据集3.搭建4层全连接神经网络,除输入层以外,各层神经元个数分别为1000,300,64,10,激活函数自选4.模型训练5.
模型测试
6.训练过程可视化1.导入相关的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers
Vicky__3021
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2022-12-26 10:05
神经网络
深度学习
python
tensorflow
人工智能
神经网络
GoogLeNet网络模型
目录简介GoogLeNet网络结构及其参数网络结构模型参数特点模型代码训练模型
模型测试
简介GoogleNet分类网络是14年由Google团队提出,GoogLeNet是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14
m0_53675977
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2022-12-26 08:01
人工智能
深度学习
神经网络
语音识别之ASRT开源项目(一)
紧接上一期“语音识别之开发环境搭建(二)”,在接下来的几期,我们先从开源项目ASRT_SpeechRecognition讲解起,包括怎么训练模型、通过工具自制样本集和
模型测试
等,以此让大家对语音识别有一个基本的认识
metasignory
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2022-12-25 08:10
语音识别
语音识别
python
人工智能
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