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

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法. 一句话解释版本:混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来.这个表就是混淆矩阵. 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分.此外,混淆矩阵多用于判断分类

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下,不需要加载前面层的权重,方法如下: model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model =

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning).深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow.Pytorch.PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的超参数.Loss.Accuracy.Precision.F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现. 通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制了Numpy的特性(但还有一些特性不支持),怪不得热度上升得这么快. 模型定义 和TF很像,Pytorch也通过继承父类来搭建模型,同样也是实现两个方法.在TF中是__init__()和call(),在Pytorch中则是__init__()和forward().功能类似,都分别是初始化模型内部结构

一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图:  第一个参数true,false是指预测的正确性.  第二个参数true,postitives是指预测的结果.  相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来

torchvision中提供了很多训练好的模型,这些模型是在1000类,224*224的imagenet中训练得到的,很多时候不适合我们自己的数据,可以根据需要进行修改. 1.类别不同 # coding=UTF-8 import torchvision.models as models #调用模型 model = models.resnet50(pretrained=True) #提取fc层中固定的参数 fc_features = model.fc.in_features #修改类别为9 mod

SQLIte 操作方便,简单小巧,这里笔者就不再过多介绍,感兴趣可以到以下博文 https://blog.csdn.net/qq_31930499/article/details/80420246 文章介绍创建ASP.NET Core 程序,创建模型.上下文,生成数据库,对数据库增删查改. 并对每个过程进行详细介绍,使初学者尽快了解内容和相关知识,避免对某一知识点怀疑.卡在某个位置. 过程&目录 1 新建ASP.NET Core MVC 应用 1.1 新建MVC应用 1.2 引入NuGet 包

由于模型是以特定时期的样本所开发的,此模型是否适用于开发样本之外的族群,必须经过稳定性测试才能得知.稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异,为最常见的模型稳定度评估指针.其实PSI表示的就是按分数分档后,针对不同样本,或者不同时间的样本,population分布是否有变化,就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变化.公式如下: 这里的AC与EX为不同时间段的模型输出分数,如果PSI过大,说明模型输出的分数

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.

Gates 是一个用于判断用户是否有权进行某项操作的闭包,通常使用Gate 门面定义在 App\Providers\AuthServiceProvider类中.Gates 总是接收用户实例作为第一个参数,还可以接收相关的Eloquent 模型实例作为额外参数: 导入命名空间 use Illuminate\Support\Facades\Gate; 如果不设置的话,就是默认传入的就是默认的Auth门脸中的User类的登陆信息 如果想修改的,先定义出宁一个auth登陆的用户, 在用到这个验证的路由外

利用pytorch来构建网络模型,常用的有如下三种方式 前向传播网络具有如下结构: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层 对各Conv2d和Linear的解释如下 Conv2d的解释如下 """ Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int

分类模型的评价指标Fscore 小书匠深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件. 经过自己的努力,自己设计了模型,得到了结果,分类结果如下: 不是垃圾邮件70封(其中真实不是垃圾邮件60封,是垃圾邮件有10封) 是垃圾邮件30封(其中真实是垃圾邮件25封,不是垃圾邮件5封) 现在我们设置,不是垃圾邮件.为正样本,是

由于模型是以特定时期的样本所开发的,此模型是否适用于开发样本之外的族群,必须经过稳定性测试才能得知.稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异,为最常见的模型稳定度评估指针.其实PSI表示的就是按分数分档后,针对不同样本,或者不同时间的样本,population分布是否有变化,就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变化.公式如下: 这里的AC与EX为不同时间段的模型输出分数,如果PSI过大,说明模型输出的分数