摘要：
随着深度学习的发展，模型的参数越来越大，许多开源模型都是在较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k，甚至是ImageNet-21k等。但在实际应用中，我们的数据集可能只有几千张，这时从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越 阅读全文
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模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如CNN的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN在图模型上发挥着重要的作用。当我们在向他人介绍一项深度学习工作的时候，对方可能首先要问的就是使用了哪些模型。因此，在PyTo 阅读全文
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在深度学习广为使用的今天，我们可以在脑海里清晰的知道，一个模型想要达到很好的效果需要学习，也就是我们常说的训练。一个好的训练离不开优质的负反馈，这里的损失函数就是模型的负反馈。 二分类交叉熵损失函数 torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, r 阅读全文
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PyTorch学习资源 Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库，论文实现以及Pytorch的其他项目。 PyTorch官方文档：官方发布的文档，十分丰富。 Pytorch-handbook：GitHub上已经收获14.8K，pytorch手中书 阅读全文
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import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus' 阅读全文
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# Check for equality# 创建DataFramedf = pd.DataFrame({'a':[10, 40, np.nan], 'b':[10, 40, np.nan]})print('data:\n', df)print()# 查看a列与b列是否相同print('df.a == 阅读全文
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import datetime def turn_second(t): h,m,s = t.split(':') return str(int(datetime.timedelta(hours=int(h),minutes=int(m),seconds=int(s)).total_seconds() 阅读全文
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def make_week(s): ''' 定义一周时间，开始日期是周三,结束日期是周二 param: s:str,'YYYY-MM-DD' ''' if pd.Timestamp(s).isoweekday() in [1,2]: return (pd.Timestamp(s) + datetim 阅读全文
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If you just have started writing code, you would have surely been asked by professionals or your teacher to write it neat and clean or change the name 阅读全文
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from functools import cache, lru_cachefrom time import perf_counter @lru_cache(maxsize=5)def fib(n): if n <= 1: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2 阅读全文