pytorch数据预处理

PyTorch使用Tricks：学习率衰减 ！！

文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整：不同层不同的学习率前言在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛；如果学习率过小，优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此，一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解，然后逐渐减小学习率，使得优化算法可以更精细地调整模型参数，从而找到更
JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。数据和特征的选择，已经决定了模型的天花板，模型算法只是去逼近这个上限。
giszz·2024-02-19 14:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（3）数据准备和数据预处理

项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理，格式转换等。
giszz·2024-02-19 14:43

pytorch chunk的使用举例

在PyTorch中，`chunk`是一个用于将张量（tensor）按指定维度进行切片的函数。它可以将一个张量切分成多个块。
andeyeluguo·2024-02-19 14:12

Pytorch-SGD算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（BatchGradientDescent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参数，这使得
肆十二·2024-02-19 14:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 ！！

文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪（GradientClipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法：按照梯度的绝
JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

（7）PyTorch预训练

my_resnet=MyResNet(*args,**kwargs)my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))当然这样的加载方法是基于PyTorch
顽皮的石头7788121·2024-02-19 13:00

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现

本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。
·2024-02-19 12:34

Python可视化工具集合来报道 （下）

通过Geopandas，我们可以轻松读取各种格式的地理空间数据，如Shapefile、GeoJSON等，并进行数据预处理、分析和转换。同时，Geopandas还支持绘制地图和空间数据的可视化。
·2024-02-19 12:29

python毕设选题 - 大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析

文章目录0前言课题背景分析方法与过程初步分析：总体流程：1.数据探索分析2.数据预处理3.构建模型总结最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求
DanCheng-studio·2024-02-19 11:24

RapidMiner数据挖掘

RapidMiner提供的数据挖掘和机器学习程序包括：数据加载和转换（ETL），数据预处理和可视化，建模，评估和部
arrow8071·2024-02-19 11:28

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

这个过程通常包括数据预处理、分析建模和数据可视化等关键步骤。下面是这些步骤的详细介绍：1.数据预处理数据预处理是数据分析的首要步骤，它的目的是将原始数据转换成适合分析的格式。
终将老去的穷苦程序员·2024-02-19 11:11

【PCIE709-F】基于复旦微JFM7VX690T80 FPGA的全国产化8通道光纤双FMC接口数据处理平台

板卡概述PCIE709-F是一款基于上海复旦微电子的28nm7系列FPGAJFM7VX690T80的全国产化8通道光纤双FMC接口数据预处理平台，该板卡采用复旦微的高性能7系列FPGA作为实时处理器，实现
北京青翼科技·2024-02-19 10:05

如何使用Pycharm中的image模块以及导入打开图片（属性）

在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。
JayGboy·2024-02-19 10:00

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。
JayGboy·2024-02-19 10:30

安装Pytorch

第一步，配置conda镜像源（1）打开C:\Users(用户)\username\.condarc文件如果C:\Users(用户)\username\路径下没有.condarc文件，则需要在cmd命令行执行如下命令condaconfig--setshow_channel_urlsyes如果.condarc文件打不开，则先将.condarc改为.txt，修改文件内容之后，再改回.condarc。（2
WarmOrange0·2024-02-15 10:35

【安装pytorch】

项目场景：提示：这里简述项目相关背景：例如：项目需求安装pytorch，安装神经网络环境配置。
Winner1300·2024-02-15 10:34

vgg19-dcbb9e9d.pth文件网盘下载

VGG19pth文件网盘链接官网下载地址（特别慢）：https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth网盘下载地址：链接:https://pan.baidu.com
Sherry_Yue·2024-02-15 10:58

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)统计操作

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)统计操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、最值查找二、特殊值查询前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作，
咸鱼鲸·2024-02-15 09:41

LLM大模型相关问题汇总---包括问题与答案

-PyTorchLightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。
lichunericli·2024-02-15 09:56

机器翻译及相关技术

数据预处理：将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatchEncoder-Decoderencoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出SequencetoSequence模型模型：训练
d64273b6f382·2024-02-15 08:21

Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境

这里主要介绍在conda+pytorch都正确安装的前提下，如何通过pycharm建立开发环境；Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境系统环境：Ubuntu22.04conda
丰色木夕·2024-02-15 08:49

pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标

本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。首先我们来学一个很重要的概念，混淆矩阵：1.精确率(Precision)：指的是所有被判定为正类（TP+FP）中，真实的正类（TP）占的比例。2.召回率(Recall)：指的是所有真实为正类（TP+FN）中，被判定为正类（TP）占的比例。3.准确率(accuracy)：
已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

图像配准之HomographyNet

DeepImageHomographyEstimation，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf，代码地址：GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch
alex1801·2024-02-15 03:27

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine
OverlordDuke·2024-02-15 02:42

快速建立Pytorch的训练Pipline

记录一下Pytorch构建的通用，简单的完整训练过程的代码结构。假定你已经知道了简单的神经网络原理。在实际的项目中，需要按找需要在对应模块中增加功能。
Shelomith·2024-02-15 00:43

如何使用pytorch自动求梯度

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

该算法的原理如下：数据预处理：在进行PSO-BP神经网络回归预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。初始化神经网络：首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。
Lwcah·2024-02-14 22:25

pytorch 读取图片并转化成4为tensor

image_name="D:/PythonIDLE/car.png"#loader使用torchvision中自带的transforms函数loader=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])#输入图片地址#返回tensor变量defimage_loader(image_name):image=Imag
Sherwin_He·2024-02-14 20:48

pytorch,cnn,rnn和yolo关系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce）都是深度学习中的重要技术，它们在处理图像数据方面有着广泛的应用。CNN是一种以卷积为核心的神经网络，被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算
小小娱乐·2024-02-14 18:14

Pytorch学习准备_Pycharm及Jupyter使用

已经创建环境pytorch01，可参考http://t.csdnimg.cn/KwJvh一.pytorch环境查看打开AnacondaPrompt进入pytorch01环境condaactivatepytorch01
写点什么呢·2024-02-14 17:02

Pytorch学习01_加载数据初认识

一.Dataset新建py文件fromtorch.utils.dataimportDataset可以按住”Ctrl“,鼠标左键点击Dataset，可以打开Dataset的定义及其内部函数二.编写引用cv2模块终端运行pipinstallopencv-python然后就可以引用cv2模块importcv2引用ImagefromPILimportImage数据集链接https://pan.baidu.
写点什么呢·2024-02-14 17:02

Pytorch学习02_TensorBoard使用01

更换编辑器找到自己的Anaconda安装路径下envs\pytorch01中的oython.exe，pytorch01是笔者自己创建的pytorch环境名选择好后，点击确定点击“应用”，再点击“确定”在
写点什么呢·2024-02-14 17:02

Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA11.6+cudNN8.6+Anaconda3虚拟环境+pycharm】

Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章：http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多
写点什么呢·2024-02-14 17:31

Pytorch学习03_TensorBoard使用02

Opencv读取图片，获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用，考虑用numpy类型安装opencv，在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp
写点什么呢·2024-02-14 17:30

CrossEntropyLoss in Pytorch

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc
xljdt1·2024-02-14 17:39

逻辑回归以及pytorch实现

1.逻辑回归常常被当作二分类问题。2.线性神经元输出xw，经过sigmoid函数映射为（0，1）中，sigmoid=1/1+e^-x3.伯努利原理：抛硬币正：p=θ，y=1抛硬币反：p=1-θ，y=0p（y|θ）=θ^y（1-θ）^1-y4.极大似然：抛硬币每次独立，若硬币不均匀，则每次抛出的概率会偏向高概率的结果，那么将每次抛出的结果概率累起来，则会趋向最大。p（y）=py1py2py3...p
o0Orange·2024-02-14 16:23

多元分类及其pytorch实现

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。顺便给出softmax的定义：i=e^i/e^limportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFunc#500*
o0Orange·2024-02-14 16:23

Pytorch的可视化

1使用wandb进行可视化训练过程本文章将从wandb的安装、wandb的使用、demo的演示进行讲解。1.1如何安装wandb？wandb的安装比较简单，在终端中执行如下的命令即可：pipinstallwandb在安装完成之后，我们需要，去官网注册一个自己的账号并复制一下自己的APIkeys，在本地进行登录即可：wandblogin1.2wandb的使用其实wandb的使用是十分简单的，仅需要在
coding_ksy·2024-02-14 13:38

自然语言处理N天-AllenNLP学习（实现简单的词性标注）

NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->Wo
我的昵称违规了·2024-02-14 12:54

小心使用tf.image.resize_images，填坑经验分享给你

问题描述：线上线下测试结果不一致，且差异很大具体来说，线下测试直接load由ckpt存储的模型，然后使用cv进行数据预处理，然后评估测试集上的准召，一切正常。
随煜而安·2024-02-14 11:58

PyTorch vs TensorFlow:谁拥有更多预训练深度学习模型？

鉴于预训练深度学习模型的重要性，哪个深度学习框架（PyTorch或TensorFlow）为用户提供更多此类模型是一个需要回答的重要问题。
suoge223·2024-02-14 09:40

python - OSError：错误没有名为 [‘pytorch_model.bin‘

python-OSError：错误没有名为[‘pytorch_model.bin’]自己训练的模型存储好了以后model=MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained
Wwwilling·2024-02-14 08:18

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在
高斯小哥·2024-02-14 08:29

pytorch花式索引提取topk的张量

文章目录pytorch花式索引提取topk的张量问题设定代码实现索引方法gather方法验证补充知识expand方法gather方法randintpytorch花式索引提取topk的张量问题设定或者说，
bj_zhb·2024-02-14 06:37

Week26 — 人类原发性肿瘤的染色质可及性图谱-03

1.ATAC-seq数据预处理和比对ATAC-seq预处理和比对使用的是PEPATACpipe
六六_ryx·2024-02-14 05:32

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

Seurat有一系列的数据预处理的过程，我们来一
单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

飞桨和torch随机数对齐

飞桨和torch随机数对齐#在使用traindataloader的时候，建议设置randomseed，对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(
skywalk8163·2024-02-14 04:06

图像分割——基于pytorch的牙齿分割

作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习，本文将用牙齿分割作为数据集，分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor
苏俗·2024-02-14 04:35

图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco
苏俗·2024-02-14 04:05
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