leaf

sklearn机器学习：决策树tree.DecisionTreeClassifier()

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf
Zen of Data Analysis·2023-01-15 15:41

浅谈sklearn之决策树(分类树)

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*，criteria=‘gini’，splitter=‘best’，max_depth=None，min_samples_split=2，min_samples_leaf
淳朴的小芝麻·2023-01-15 15:10

ValueError: Cannot assign non-leaf Tensor to parameter ‘weight‘.

@ValueError:Cannotassignnon-leafTensortoparameter‘weight’.Modelparametersmustbecreatedexplicitly.Toexpress‘weight’asafunctionofanotherTensor,computethevalueintheforward()method.ValueError:Cannotassign
weixin_47175669·2023-01-15 12:43

ValueError: can‘t optimize a non-leaf Tensor 数据在cpu 和gpu之间转换的时候涉及到requires_grad和is_leaf的趣事

当我生成一个可导类型的cpu张量的时候，判断其是否为叶子节点，显示为True，如下面的代码所示：x=torch.randn(750,2048,requires_grad=True)print(x.is_leaf
Tchunren·2023-01-15 12:12

【pytorch: can't optimize a non-leaf Tensor】

需要先把Tensor放入到GPU中，然后再设置Tensor.requires_grad=True。fromtorchimportoptimweights=torch.rand(2,1,128,416)weights.requires_grad=Trueweights=weights.cuda()optimizer=optim.Adam([weights],lr=0.01)...这样写会报“can'
npkhgl·2023-01-15 12:42

pytorch遇到的bug记录—1

1.ValueError:can’toptimizeanon-leafTensor主要原因：torch.optim优化的参数必须满足is_leaf=True。
羊藤枝·2023-01-15 12:42

【Optimizer】ValueError: can‘t optimize a non-leaf Tensor

parameterinmodel.named_parameters():print('%-40s%-20s%s'%(name,parameter.requires_grad,parameter.is_leaf
NLP_wendi·2023-01-15 12:40

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation

报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/GraduationProject/Py_Code2.0/yolov5-master/train.py",line466,intrain(hyp,opt,device,tb_writer)File"D:/GraduationProject/Py_Code2.0/yolov5-master/train.py",line
一起变胖吧·2023-01-14 17:28

LightGBM

Boosting关于GradintBoosting关于决策树关于XGBoostLightGBMLightGBM的优势LightGBM与XGBoost对比LightGBM的直方图优化LightGBM采用带深度限制的Leaf-wiseLightGBM
阿巴乾·2023-01-14 07:43

PyTorch张量的.grad_fn属性和.is_leaf使用举例

MicrosoftWindows[版本10.0.18363.1256](c)2019MicrosoftCorporation。保留所有权利。C:\Users\chenxuqi>condaactivatessd4pytorch1_2_0(ssd4pytorch1_2_0)C:\Users\chenxuqi>pythonPython3.7.7(default,May62020,11:45:54)[MS
敲代码的小风·2023-01-11 08:36

numpy.squeeze() 去除维度为1的向量

https://blog.csdn.net/tracy_leaf/article/details/79297121
火星种萝卜·2023-01-10 19:14

【python】利用圆括号进行优雅的换行

loss_align=(torch.sum(((torch.mean(z_mean_binary,dim=0)+torch.mean(z_mean_unary,dim=0))/2-torch.mean(z_mean_leaf
x66ccff·2023-01-10 14:47

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

跑yolov5的代码时，pytorch遇到<>RuntimeError:aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-placeoperation.的报错在报错的这一块增加withtorch.no_grad():def_initialize_biases(self,cf=None):#initializebiasesintoDetect
hjxu2016·2023-01-10 12:27

leaf Variable、requires_grad、grad_fn的含义以及它们之间的关系

文章内容皆为个人理解，不足之处敬请指正。1、requires_gradrequires_grad是pytorch中tensor的一个属性，如果requires_grad=True，在进行反向传播的时候会记录t该tensor梯度信息。为了下面方便举例，我将进行运算的tensor称为父tensor，运算后的tensor称为子tensor，比如：c=a+b，c就是子tensor，a、b都为父tensor
璇焱如柳·2023-01-06 11:35

【超详细】LightGBM介绍与应用

目录1.LightGBM简介2.LightGBM详细介绍2.1单边梯度抽样算法2.2直方图算法2.3互斥特征捆绑算法2.4基于最大深度的Leaf-wise的垂直生长算法（带深度限制的Leaf-wise算法
allein_STR·2023-01-06 09:21

机器学习knn分类（KNeighborsClassifier）中的参数

KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights=’uniform’,algorithm=’auto’,leaf_size=30,p=2,metric=’minkowski
小白不白`·2023-01-06 00:47

LightGBM

文章目录前言一、LightGBM算法的设计理念二、LightGBM算法的数学原理概述（一）基于leaf-wise决策树生长策略（二）直方图算法（三）GOSS算法（四）EFB算法（五）并行学习三、LightGBM
Txixi·2023-01-02 21:09

集成学习（五）——Catboost

CatBoost1.介绍2.类别型特征处理3.组合类别特征4.Leaf_values1.介绍CatBoost（categoricalboosting）是一种能够很好地处理类别型特征的梯度提升算法库。
qq_35575840·2023-01-02 09:43

【机器学习】深入理解LightGBM

LightGBM的优化3.1XGBoost的缺点3.2LightGBM的优化四、LightGBM的基本原理4.1基于Histogram的决策树算法4.1.1直方图算法4.1.2直方图做差加速4.2带深度限制的Leaf-wise
旅途中的宽~·2023-01-01 15:24

【从零入门人工智能】决策树实战_数据集：iris_data.csv

sklearn自带的数据集建立决策树模型决策树可视化修改建立决策树模型参数后再次可视化决策树总结实验目标基于iris_data.csv数据，建立决策树模型，评估模型表现可视化决策树结构修改min_samples_leaf
David Beckham 01·2022-12-29 15:51

sklearn.neighbors常用API介绍

用于分监督学习的k近邻算法:sklearn.neighbors.NearestNeighbors(n_neighbors=5,radius=1.0,algorithm='auto',leaf_size=
fengzhizi76506·2022-12-29 14:23

随机森林模型sklearn_sklearn随机森林调参小结

range(50,201,20)}gsearch2=GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=60,min_samples_leaf
汪国·2022-12-24 08:35

CatBoost详解--原理

一方面，可以自动处理分类特征，并且在训练过程中处理这些类别特征有优势；另一方面，使用了一种新的方式计算leaf-values
普通网友·2022-12-23 19:49

机器学习—LightGBM的原理、优化以及优缺点

的缺点及LightGBM的优化2.1XGBoost的缺点2.2LightGBM的优化二、LightGBM的基本原理1、基于Histogram的决策树算法1.1直方图算法1.2直方图做差加速2.带深度限制的Leaf-wise
哎呦-_-不错·2022-12-22 23:56

数据中心典型测试场景浅析

数据中心东西向流量的占比更大，传统的园区网三层网络结构不能满足数据中心带宽需求，因此三层结构逐步演化为Spine-Leaf二层结构，该结构满足了数据中心流量无阻塞转发的需求。
XINERTEL·2022-12-22 19:51

sklearn中的分类型决策树与泰坦尼克号实例

sklearn中的决策树与泰坦尼克号实例一、决策树类的重要参数1.criterion2.random_state&splitter3.五个剪枝参数max_depthmin_samples_leaf&min_samples_splitmax_features
yt2826996·2022-12-21 12:09

决策树调参说明（DecisionTreeClassifier）

classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf
lizz2276·2022-12-21 09:22

Pytorch is_leaf 叶子张量

pytorch的叶子张量理解什么是叶子张量什么是叶子张量每个张量都有一个is_leaf属性用来判断是否为叶子节点只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备
alien丿明天·2022-12-20 13:03

leaf 叶子(张量)

在pytorch的tensor类中,有个is_leaf的属性,姑且把它作为叶子节点.is_leaf为False的时候,则不是叶子节点,is_leaf为True的时候为叶子节点(或者叶张量)所以问题来了:
Xiao J.·2022-12-20 13:03

pytorch 笔记：叶子张量

1概念介绍在pytorch的tensor类中,有个is_leaf的属性，表示这个tensor是否是叶子节点：is_leaf为False的时候,则不是叶子节点,is_leaf为True的时候为叶子节点(有的地方也叫做叶子张量
UQI-LIUWJ·2022-12-20 13:02

Pytorch学习笔记（一）——自动求导和叶子节点

一、什么是叶子节点PyTorch中的张量tensor有一个属性是is_leaf，当is_leaf为True时，改tensor是叶子张量，也叫叶子节点。
Candyerer·2022-12-20 12:00

Pytorch 叶子张量 leaf tensor (叶子节点) (detach)

对于任意一个张量来说，我们可以用tensor.is_leaf来判断它是否是叶子张量（leaftensor）在Pytorch神经网络中，我们反向传播backward()就是为了求叶子节点的梯度。
hxxjxw·2022-12-20 12:58

KNN算法（二） sklearn KNN实践

defKNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights='uniform',algorithm='',leaf_si
~风凌天下~·2022-12-20 08:29

sklearn 决策树(分类树、回归树)的 重要参数、属性、方法理解

文章目录决策分类树引入重要参数1，criterion2，splitter3，max_depth4，min_samples_leaf5，min_samples_split6，max_features7，class_weight
VariableX·2022-12-19 07:54

＜input＞:1: UserWarning: The .grad attribute of a Tensor that is not a leaf Tensor is being accessed.

今天遇到这个问题啊结果出现这个错误解决方法很简单放到gpu上我把数据放到gpu上reguires_grad需要重新赋值为Trueself.w_1_p=self.w_1_p.to(device)self.w_2_p=self.w_2_p.to(device)self.w_3_p=self.w_3_p.to(device)self.fc_w=self.fc_w.to(device)self.w_1_p
weixin_42673583·2022-12-19 00:37

分布式系统ID的生成方法之UUID、数据库、算法、Redis、Leaf方案

前言一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法
hebeind100·2022-12-18 08:40

Datawhale机器学习-决策树感想

机器学习-决策树学习笔记理论模型代码和参数criterionmax_depthmin_samples_leaf怎样提高准确率数据处理调整参数总结理论个人对决策树理论的理解：决策树就像是由不同层级的很多选择器的组合
肉bot·2022-12-15 11:58

解决对一个对象多次BP更新时造成的RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.问题

环境：PyTorch1.7.1问题描述：在生成对抗样本的情境中，常常需要对一个对象（比如对抗扰动）进行多次的反向传播更新，例如下述代码段：defattack_update(self,perturbation,x,y,model,device):x=x.to(device)y=y.to(device)model=model.to(device)ifperturbation==None:perturb
YulongYang1896·2022-12-14 13:24

a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation

计算图中的叶子节点不能直接进行内置运算，防止影响计算图的反向传播运算。如果非要改变叶子节点data的值，可以直接对data属性调用内置运算，这样不会记录在计算图当中，或者使用detach()方法，因为返回的tensor共享data。
华zyh·2022-12-14 13:53

【深度学习】RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place

yolov5报错:RuntimeError:aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-place解决办法：在model/yolo.py文件formi,sinzip(m.m,m.stride):#fromb=mi.bias.view(m.na,-1)#conv.bias(255)to(3,85)b[:,4]+=math.log(8/(
别出BUG求求了·2022-12-14 13:52

A leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation

错误原因：计算图中的叶子节点不能直接进行内置运算，防止影响计算图的反向传播运算。如果非要改变叶子节点data的值，可以直接对data属性调用内置运算，这样不会记录在计算图当中。解决方案：1.把梯度变化设置为不变。（亲测）bifpn.fc.weight.requires_grad,bifpn.fc.bias.requires_grad=False,Falsemodel.fc.weight.requi
乱搭巴士·2022-12-14 13:21

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation

def_initialize_biases(self,cf=None):#initializebiasesintoDetect(),cfisclassfrequency#cf=torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels,0)[:,0]).long(),minlength=nc)+1.m=self.model[-1]#Detec
生活是一条大马哈鱼·2022-12-14 13:50

RuntimeError: a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation

Traceback(mostrecentcalllast):File“E:\迅雷下载\向量\000、代码+数据+课件\YOLO5\yolov5-master\train.py”,line466,intrain(hyp,opt,device,tb_writer)File“E:\迅雷下载\向量\000、代码+数据+课件\YOLO5\yolov5-master\train.py”,line79,intr
爱吃肉爱睡觉的Esther·2022-12-14 13:50

RuntimeError:a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43056332/article/details/115188116记录一下训练yolov5碰到的问题RuntimeError:aleafVariablethatrequiresgradhasbeenusedinanin-place在报错代码前加上withtorch.no_grad():并且进行缩进！一定要缩进不然会有新的报错。
李小晨同学·2022-12-14 13:49

torch 梯度计算出现错误a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation和梯度NoneType问题

在计算梯度时可能会出现两个主要错误aleafVariablethatrequiresgradhasbeenusedinanin-placeoperation.unsupportedoperandtype(s)for*:‘int’and‘NoneType’在CS231n的assignment3中我们会对卷积可视化，其中一个就是foolingimage。其中需要对源图像做做梯度提升。也就是在原图的基础
月下花弄影·2022-12-14 13:19

yolov5报错:RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place

formi,sinzip(m.m,m.stride):#fromb=mi.bias.view(m.na,-1)#conv.bias(255)to(3,85)b[:,4]+=math.log(8/(640/s)**2)#obj(8objectsper640image)b[:,5:]+=math.log(0.6/(m.nc-0.99))ifcfisNoneelsetorch.log(cf/cf.sum
六五酥·2022-12-14 13:49

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

使用yolov5训练自己的数据集时候，出现了下面的报错：D:\programfiles\miniconda\envs\py38torch_gpu\python.exeC:/Users/liqiang/Desktop/yolov5_pytorch/YOLOV5/yolov5-master/train.py--data../MaskDataSet/data.yaml--cfgmodels/yolov5
长沙有肥鱼·2022-12-14 13:15

python决策树二分类_【Python机器学习】scikit-learn——决策树分类（二）

classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf
马未都·2022-12-12 12:54

机器学习-----sklearn之随机森林

classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’,criterion=’gini’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf
Judy~judy·2022-12-11 15:00

随机森林参数及参数调优

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,*,criterion='gini',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf
小白冲冲冲··2022-12-11 15:29
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