在图像分类或是识别任务中，一般要求计算top-1，top-2，tor-5等准确率，下面是用Tensorflow2实现这一功能的基本代码，可以根据要求改代码分别计算： def accuracy(output,target,topk(1,)): maxk=max(topk) batch_size=target.shape[0] pred=tf.math.top_k(output,maxk).ind
概述： AbstractQueuedSynchronizer，可以称为抽象队列同步器。 AQS有独占模式和共享模式两种： 独占模式： 公平锁： 非公平锁： 共享模式： 数据结构： 基本属性： /** * 同步等待队列的头结点 */ private transient volatile Node head; /** * 同步等待队列的尾结点 */ private tr
混淆矩阵 混淆矩阵见：我的博客 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] print(accuracy_score(y_true, y_pred)) print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)) # 在具有二元
参考代码：DenseDepth 论文名称：High Quality Monocular Depth Estimation via Transfer Learning 1. 概述 导读：这篇文章是使用深度监督的方式进行训练的，文章使用在ImageNet上训练过的DenseNet-169作为编码器，之后使用shortcut链接和上采样模块（上采样操作+2个卷积层）作为解码器，从
1、CAS 多个线程同CAS更新同一个变量，只有一个线程能成功，其他的都失败，但不会挂起，只是通知其他线程再次尝试。 包含三个值：内存值V,进行比较的预期原值A、准备写入的新值B。如果V和A相等，则将V更新为B。 2、AQS(AbstractQueuedSynchronizer) 内部通过Node构成同步队列来完成线程获取
GitHub链接：https://github.com/lxztju/pytorch_classification 遥感分类数据集地址：http://www.lmars.whu.edu.cn/prof_web/zhongyanfei/e-code.html 这个代码挺好用的，不需要改什么东西，下面简单说一下怎么用 1.数据准备 直接跑自己的数据吧，文件夹分为train、val、test 一级目
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK4】 前言一、基于距离的度量1.1 基于单元的方法1.2 基于索引的方法 二、基于密度的度量2.1 k-距离（k-distance(p)）：2.2 k-邻域（k-distance neighborhood）：2.3 可达距离（reachability distance）：2.4 局部可达密度（local reachability densi
异常检测—task 04 基于相似度的方法 数据通常被嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指那些具有特定也无意义的哪一类特殊的异常值，噪声可以被视为较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声与异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的利群
每一个神经层都用下述方法对输入数据进行变换： output = relu(dot(w, input) + b ) 在这个表达式中，W 和 b 都是张量，均为该层的属性。它们被称为该层的权重（weight）或可训练参数（trainable parameter），分别对应 kernel 和 bias 属性。这些权重包含网络从观察训练数据中学到的信息。 一
acquire相关方法 acquire 作用：外观模式 public final void acquire(int arg) { // 如果拿不到资源，则创建 Node 并让它入队 if (!tryAcquire(arg) && // acquireQueued 方法返回 true 表示需要设置线程的中断状态 acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE)
sample 行内公式 \(e=mc^2\) 行间公式 \[(f*g)(\boldsymbol n)=\int_{-\infty}^{\infty}f(\boldsymbol\tau)g(\boldsymbol n-\boldsymbol\tau)d\boldsymbol\tau \]表格 pred \ gt gt A gt B gt C gt D pred A A|A A|B A|C A|D pred B B|A B|B B|C B|D pred C
一、知识点概要 分类算法预测指标: 混淆矩阵 confuse matrix 准确率、精确率、召回率、F1-Score、P-R曲线 ROC空间与AUC 金融风控预测类指标： KS统计量 pandas库读取、计算及绘图 二、学习内容 ①混淆矩阵:四个类 TP(True Positive) FP(False Positive) TN(True Negat
线性模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] def forward(x): return x * w def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) w_list = [] mse_list = [] for w
视频教程刘二大人的pytorch testpytorch 1、测试pytorch版本2、线性模型3、梯度下降 1、测试pytorch版本 2、线性模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = [1.0,2.0,3.0] y_data = [2.0,4.0,6.0] def forward(x): return x*w def loss
【笔记】TinyBERT(EMNLP2019) 两阶段蒸馏：预训练阶段+finetune阶段 设计3种损失函数分布来适应bert的不同层级的损失计算 embedding 层输出来自 transformer 层的隐藏层和注意力矩阵输出 logits 的预测层 1. 知识蒸馏的设计 可以将网络的任何一层称为行为函数（
pytorch写神经网络 （1）准备数据集 （2）涉及模型（yheight） （3）构造损失函数和优化器 （4）训练周期（前馈、反馈、更新） 1 import torch 2 3 #1.准备数据 4 x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) 5 y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) 6 #2.构造模型 7 class LinearModel(torc
ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); lock.lock(); // 默认为非公平锁 final void lock() { acquire(1); } // AbstractQueuedSynchronizer里面的方法 public final void acquire(int arg) { if (!tryAcquire(arg) &&
# 计算梯度值(?) def gradient(X, Y_label, w, b): # This function computes the gradient of cross entropy loss with respect to weight w and bias b. y_pred = forward(X, w, b) pred_error = Y_label - y_pred w_grad = -np.sum(pred_error * X.T, 1)
欲知更多，请关注公众号：音频探险记 LPC 线性预测系数的基本思想：由于语音样点之间存在着相关性，那么当前点/未来点可以用过去的p个样本点进行预测，即 其中就是要求的LPC，P表示预测阶数。 好处：可以得到声道模型及其模型参数的方法，广泛用于语音识别以及语音合成中。 import librosa import
介绍： 我们采用波士顿房价预测数据集进行回归任务分析。数据集分为训练集和测试集，训练集可用于训练回归模型，测试集需要进行预测。 要求： 1.做linear regression，或使用现成的线性回归函数，方法尝试使用Gradient Descent，SGD 以及 ADAM。 2.比较不同learning rate的结果。例如损失
java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedLongSynchronizer#acquire 在这个方法里 public final void acquire(long arg) { if (!tryAcquire(arg) && acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)) selfInterrupt(); } tryA
一、tf.sort()排序，tf.argsort()排序得到元素index 二、top-k之tf.math.top_k()最大的前k个元素 三、实战 import tensorflow as tf import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '2' tf.random.set_seed(2467) def accuracy(output, target,
转自：https://blog.csdn.net/qq_36588760/article/details/105689736 Keras.metrics中总共给出了6种accuracy accuracy 该accuracy就是大家熟知的最朴素的accuracy。比如我们有6个样本，其真实标签y_true为[0, 1, 3, 3, 4, 2]，但被一个模型预测为了[0, 1, 3, 4, 4, 4]，即y_pred=[
今天我们利用pytorch对二维数据进行求导并输出显示，主要用到pytorch中的Linear()、MSELoss（）等函数，具体的求导过程详见下面代码： import torch #create tensors of shape(10,3)and (10,2) x=torch.randn(10,3) y=torch.randn(10,2) #build a fully connected layer linear=nn.L
4.1 训练和可视化决策树 可以将决策树理解成一个判断二叉树 我们继续用花的数据集，训练一个决策树。 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier iris = load_iris() X = iris["data"][:, 2:] y = iris.
