使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None) 参数: logits:一个非空的Tensor.必须是下列类型之一:half, float32,float64 axis:将在其上执行维度softmax.默认值为-1,表示最后一个维度 name:操作的名称(可选) dim:axis的已弃用的别名 返回: 一个Tensor,与logits具有相同的类型和shape sample import tensorflow as tf #tf.enable_

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

tf.nn.softmax( logits, axis=None, name=None, dim=None #dim在后来改掉了 ) 通过Softmax回归,将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题. args: logits a tensor 必须是一下类型之一:float32,float64 [batch_size, num_classes],当没有batcha,默认为[num_classes,],也就是默认特征的个数就是类的个数 name 操作的名称(可选) r

对tf.nn.softmax的理解 转载自律者自由 最后发布于2018-10-31 16:39:40 阅读数 25096  收藏 展开 Softmax的含义:Softmax简单的说就是把一个N*1的向量归一化为(0,1)之间的值,由于其中采用指数运算,使得向量中数值较大的量特征更加明显.如图所示,在等号左边部分就是全连接层做的事. W是全连接层的参数,我们也称为权值:W是全连接层的参数,是个T*N的矩阵,这个N和X的N对应,T表示类别数,比如你进行手写数字识别,就是10个分类,那么T就是10.

nn.softmax 和 softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的区别   You have every reason to be confused, because in supervised learning one doesn't need to backpropagate to labels. They are considered fixed ground truth and o

tf.nn.softmax softmax是神经网络的最后一层将实数空间映射到概率空间的常用方法,公式如下: \[ softmax(x)_i=\frac{exp(x_i)}{\sum_jexp(x_j)} \] 本文意于分析tensorflow中的tf.nn.softmax(),关于softmax的具体推导和相关知识点,参照其它文章. tensorflow的tf.nn.softmax()函数实现位于这里,可以看到,实现起来相当简明: tf.exp(logits)/tf.reduce_sum(tf

二分类下,sigmoid.softmax两者的数学公式是等价的,理论上应该是一样的,但实际使用的时候还是sigmoid好 https://www.zhihu.com/question/295247085 为什么好?其实现在我得到一个确切的答案! 多个sigmoid与一个softmax都可以进行多分类 如果多个类别之间是互斥的,就应该使用softmax,即这个东西只可能是几个类别中的一种. 如果多个类别之间不是互斥的,使用多个sigmoid.比如4个类别人声音乐.舞曲.影视原声.流行歌曲,一首歌曲

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w

本demo从pytorch官方的迁移学习示例修改而来,增加了以下功能: 根据AUC来迭代最优参数: 五折交叉验证: 输出验证集错误分类图片: 输出分类报告并保存AUC结果图片. import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.optim import lr_scheduler import torchvision from torchvision import datasets, models,

电影评论分类:二分类问题   加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)   将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul

#coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 feature

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

任务:分类出优质问题与非优质问题.任务背景:用户实际与智能客服交互的时候,如果只做阈值限制,在相似问题匹配的时候(由于词的重复),依然会匹配出部分结果.如:问题为 "设置好了?", "可以操作?",并不属于优质问题,但是却因为跟库里的问题有一定的相似度,所以依然会返回问题list.所以我们需要训练一个分类器,作为非优质问题的另外一个判断依据.并且后续,该分类器也可用于意图识别. 样本:正类POS:为 既往的所有已标注的问题 + 去除停用词的既往的所有已标注的问题之所

作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的,即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积,nn.Dropout 和nn.functional.dropout都是进行dropout,.....: 运行效率

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

Logistic回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型.这里只讲二分类. 对于二分类的Logistic回归,因变量y只有“是.否”两个取值,记为1和0.这种值为0/1的二值品质型变量,我们称其为二分类变量. 假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p,研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$的关系. Logistic回归模型 ①Logit变

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属