点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l """
仅对于Cider计算而言，nltk对输入的要求同Coco是不同的。 前者仅要求输入的 reference 长度等于 hypotheses，并且要求 reference 为一维 List，要求 hypotheses 是二维 List。 Coco则不同，他要求输入的 reference 长度等于 hypotheses，并且二者都是字典形式，对应的 refe
最近研究了一下特征点检测最后一步的的两种主流方法，整理了分享出来。其实说的是经过一系列网络运算之后，最后一步如何由网络的feature map直接预测出特征点坐标位置。 ---------Agenda------- overview 基本的heat map是怎么实现的 fc VS heat map heat map v2.0 ---------------
1、kaggle比赛地址 Histopathologic Cancer Detection | Kaggle 2、说明 这是一个二元图像分类问题。先看下官方给出的数据集构成。 train：训练集。一些病理学图像，.tif文件，大小96 x 96px。（每个样本称为patch） test：测试集。图像格式和训练集的相同。 train_labels.csv：训练集的标签
文章目录 摘要1. TensorBoard 设置2. 写入 TensorBoard3. 使用 TensorBoard 检查模型4. 向 TensorBoard 添加“投影仪”5. 使用 TensorBoard 跟踪模型训练 摘要 为了了解发生了什么，我们在模型训练时打印出一些统计数据，以了解训练是否在进行。 但是，我们可以做得更好：PyTorc
基于Bert预训练模型的文本分类fine tune 环境 python==3.7torch==1.7.1transformers==4.9.2scikit-learn==0.21.3tensorboard==2.5.0pandasnumpy 构建数据集 将数据放到如下图格式的dataframe中，label对应的数字为每种类别的下标。 random seed设置 import torch import nu
下面用 Keras 来实现这些想法。首先需要可用于学习语言模型的大量文本数据。我们可以使用任意足够大的一个或多个文本文件——维基百科、《指环王》等。本例将使用尼采的一些作品，他是 19 世纪末期的德国哲学家，这些作品已经被翻译成英文。因此，我们要学习的语言模型将是针对于尼采的
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作
缘由自己之前写过一个Pytorch学习率更新,其中感觉依据是否loss升高或降低的次数来动态更新学习率，感觉是个挺好玩的东西，自己弄了好久都设置错误，今天算是搞出来了！解析说明torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode=‘min’, factor=0.1, patience=10, verbose=Fal
原文： https://www.emperinter.info/2020/07/30/tensorboard-in-pytorch/缘由自己上次安装好PyTorch以及训练了一下官方的数据，今天看到了这个TensorBoard来可视化的用法，感觉不错就尝试玩了一下！自己只是尝试了一下追踪模型训练的过程，其他自己去看官网教程吧！用法具体详细说明请参考htt
前言 完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn 训练 训练部分的代码逻辑如下： for epoch in range(total_epoch): for data in dataloader: 数据输入模型（前馈） 根据输出计算loss loss反馈更新网络参数 if epoch % eval_epoch == 0：
lightGBM自定义损失函数loss和metric 转载于：https://www.cnblogs.com/kayy/p/10824392.html def self_loss(labels, preds): preds = preds.get_label() k = labels - preds #对labels求导 grad = np.where(k>0, 2np.abs(preds)/(np.power(np.abs(labels)+np.abs(preds), 2)+
房价预测Task5-7 Task 5 从X1-X6中选择合适的项，作为对Y预测的Feature Names；划分训练集和测试集 如何选择 我们使用相关函数来测试X1-X6和Y之间的相关程度。 df_5 = df corr_matrix = df_5.corr() # （1） corr_matrix['Y house price of unit area'].sort_values() # （2） # retur
随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。假设现在针对的是分类问题，每棵决策树都是一个分类器，那么N棵树会有N个分类结果。随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终输出。它可以很方便的并行训练。
