CIFAR10数据集下载 CIFAR10数据集包含10个类别,图像尺寸为 3×32×32 官方下载地址很慢,这里给一个百度云: https://pan.baidu.com/s/1oTvW8wNa-VOjhn0WE5Vmiw 提取码: me8s 下载后在项目目录新建一个data目录解压进去 导入相关包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvisio

在Python使用正则表达式需要使用re(regular exprssion)模块,使用正则表达式的难点就在于如何写好p=re.compile(r' 正则表达式')的内容. 下面是在Python中使用正则表达式同时匹配邮箱和电话并进行简单的分类的代码,本文只进行了简单的分类,读者可使用补充部分提供的信息进行详细分类. import re p=re.compile(r'^[\w\d]+[\d\w\_\.]+@([\d\w]+)\.([\d\w]+)(?:\.[\d\w]+)?$|^(?:\+86)

CIFAR-10.(Canadian Institute for Advanced Research)是由 Alex Krizhevsky.Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集,60000个32*32的彩色图像,50000个training data,10000个 test data 有10类,飞机.汽车.鸟.猫.鹿.狗.青蛙.马.船.卡车,每类6000张图.与MNIST相比,色彩.颜色噪点较多,同一类物体大小不一.角度不同.颜色不同. 先要对

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

看了Movan大佬的文字教程让我对pytorch的基本使用有了一定的了解,下面简单介绍一下二分类用pytorch的基本实现! 希望详细的注释能够对像我一样刚入门的新手来说有点帮助! import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable n_data = torch.ones(100,2) #生成一个100行2列的全1矩阵 x0

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分 模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. ​ ​图一:bert分类模型结构

多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax 这一讲介绍使用softmax分类器实现多分类问题. 上一节课计算的是二分类问题,也就是输出的label可以分类为0,1两类.只要计算出\(P(y=1)\)的概率,那么\(P(y=0)=1-P(y=1)\):所以只需要计算一种类型的概率即可,也就是只要一个参数. 而在使用

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6. 这里对训练过程增加2个处理: 1.训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克. 2.每50个epoch,学习率降低0.1倍. 代码具体修改如下: 自定义transform: class Cutout(object): def __init__(self, hole_size): # 正方形马赛克的边长,像素

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%. 这里对训练数据集做数据增强: 1.对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32. 2.按0.5的概率水平翻转图片. 代码具体修改如下: transform_train = transforms.Compose([ # 对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过训练准确率只达到80%. 这里对网络做点小修改,在最开始的卷积层中用更小(3*3)的卷积核,并且不缩小图片尺寸,相应的最后的平均池化的核改为4*4. 具体修改如下: class ResNet34(nn.Module): def __init__(self, block): super(ResNet34, self).__init__() # 初始卷积层核池

KNN是数据挖掘中一种简单算法常用来分类,此次用来聚类实现对4种花的简单识别. 环境:python2.7+opencv3.0+windows10 原理:在使用KNN函数提取出4种花特征点以后,对需要辨认的图片提取体征点,与图库中4类花进行比较,匹配点最多的一类即视为同类. 代码: 读入图像数据: img =cv2.imread(name) q_img=[1]*10 q_img[0] = cv2.imread("images/qiangwei1.jpg") q_img[1] = cv2.

刚学习pytorch,简单记录一下 """ test Funcition """ import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): ''' a neural network with pytorch''' def __init__(self): #

一.问题介绍 概率分布模型中,有时只含有可观测变量,如单硬币投掷模型,对于每个测试样例,硬币最终是正面还是反面是可以观测的.而有时还含有不可观测变量,如三硬币投掷模型.问题这样描述,首先投掷硬币A,如果是正面,则投掷硬币B,如果是反面,则投掷硬币C,最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面,因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量,而硬币A的正反则是不可观测变量.这里,用Y表示可观测变量,Z表示(隐变量)不可观测变量,Y和Z统称为完全数据,Y成为不完全数据.对于文本分类问题,未标记数据的自变量

最近在学习pytorch框架,给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法.本人是第一次写这种分享文章,希望对初学pytorch的朋友有所帮助! 一.任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的“相同取0,不同取1” .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 二.实现思路 因为我们的需求需要有两个输

参考文章:https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78737393 项目代码目录结构 模拟训练的数据集 核心代码 Bayes.java package IsStudent_bys; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Bayes { //按类别分类 //输入:训练数据(dataSet) //输出:

一.分类任务: 将以下两类分开. 创建数据代码: # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.zeros(100) # class0 y data (tensor), shape=(100, 1) x1 = torch.normal(-2*n_data, 1) # class1 x da

代码如下: %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchsummary import summary from torchvision import models class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data train_data = torchvision.datasets.MNIST( './m

      dataSetSize=dataSet.shape[0]                          voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]]          classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1      sortedClassCount=sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse