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摘要: 文章目录 前言1.导入相关包并打印版本号2.输入3.辅助函数3.1 模型训练和验证代码3.2 设置模型参数的`.requires_grad`属性 4.初始化和重塑网络4.1 Resnet4.2 Alexnet4.3 VGG4.4 Squeezenet4.5 Densenet4.6 Inception 阅读全文
posted @ 2022-02-14 18:50 小Aer 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在本教程中,我们将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN模型。它包含170个图像和345个行人实例,我们 将用它来说明如何在 torchvision 中使用新功能,以便在自定义数据集上训练实例分割模型。 文章目录 1.定义数据集2.为 PennFu 阅读全文
posted @ 2022-02-14 14:13 小Aer 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 1.导入相关的包2.加载数据3.可视化部分图像数据4.训练模型5.可视化模型的预测结果6.场景1:微调ConvNet7.场景2:ConvNet作为固定特征提取器 实际中,基本没有人会从零开始(随机初始化)训练一个完整的卷积网络,因为相对于网络,很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足 阅读全文
posted @ 2022-01-26 12:33 小Aer 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 1 引言2 方法一2.1 numpy实现2.2 TensorFlow实现2.3 Pytorch实现 3 方法二3.1 numpy实现3.2TensorFlow实现3.3 Pytorch实现 4 评估指标4.1 不考虑部分正确的评估方法4.2 考虑部分正确的评估方法 5 总结引用 1 引言 阅读全文
posted @ 2022-01-21 20:38 小Aer 阅读(462) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.创建: 创建的形式打开其实就是覆盖了 import csv def create_csv(): path = "ecg.csv" with open(path,'w') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["id","label"] csv_w 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:53 小Aer 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 0.为什么要保存和加载模型 用数据对模型进行训练后得到了比较理想的模型,但在实际应用的时候不可能每次都先进行训练然后再使用,所以就得先将之前训练好的模型保存下来,然后在需要用到的时候加载一下直接使用。模型的本质是一堆用某种结构存储起来的参数,所以在保存的时候有两种方式,一种方式是直接将整个模型保存下 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:49 小Aer 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在建立时序模型时,若使用keras,我们在Input的时候就会在shape内设置好sequence_length(后面均用seq_len表示),接着便可以在自定义的data_generator内进行个性化的使用。这个值同时也就是time_steps,它代表了RNN内部的cell的数量,有点懵的朋友可 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:39 小Aer 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这是在自己做多标签分类任务时用到的,最后把结果sigmoid处理,值位于【0, 1】之间,大于阈值的取1,小于阈值的取0 两种方法: a = torch.rand((1, 3)) # 保证和a相同的维度大小 zero = torch.zeros_like(a) one = torch.ones_li 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:35 小Aer 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一句代码的事: data = [1, 2, 3, 4] print(",".join(str(i) for i in data)) >>>"1,2,3,4" 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:29 小Aer 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DataLoader函数定义如下: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_las 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:27 小Aer 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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