作者 | Aakash 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 什么是分类问题？ 对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。...https://www.kaggle.com/c/jovian-pytorch-z2g 使用的数据集 为了演示分类问题的工作原理，将使用UrbanSound8K数据集。...专门使用它们来创建两个具有不同架构的模型。用来进行此项目的环境在anaconda云上可用。...产生特征 要将音频数据输入模型，必须将其转换为某种数字形式。在ML中音频数据通常会转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征向量。librosa软件包用于生成这些系数。...此外该视频还提供了对MFCC的深入了解。
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...添加我们自己的分类器层 现在要将下载的预训练模型用作我们自己的分类器，我们必须对其进行一些更改，因为我们要预测的类数可能与模型已训练的类数不同。...另一个原因是有可能（几乎在所有情况下）模型已经过训练以检测某些特定类型的事物，但我们想使用该模型检测不同的事物。 所以模型的一些变化是可以有我们自己的分类层，它会根据我们的要求进行分类。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个类进行分类而设计的，但是我们只需要 6 类分类，所以稍微改变一下这个模型。...提示：使用 pred_dl 作为数据加载器批量加载 pred 数据进行预测。练习它，并尝试使用集成预测的概念来获得更正确的预测数量。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...加载各种预先训练的模型，并根据我们的问题对其进行微调。 为每个模型尝试各种超参数。 减轻模型的重量并记录指标。 结论 未来的工作 1.导入库 首先，导入所有重要的库。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...可以看到，该经过预训练的模型旨在用于对1000个班级进行分类。但是只需要6类分类，因此可以稍微更改此模型。...提示：使用pred_dl作为数据加载器可以批量加载pred数据以进行预测。进行练习，并尝试使用集合预测的概念来获得更多正确的预测数。
果然，梁振就是强，对微软的产品十分熟悉，两三下帮我搞定了。 具体做法是这样的： （1）打开Outlook，新建个文件夹，然后选择“工具”菜单下的“规则和通知”选项。
今日锦囊 特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集，同时使用我们上次锦囊分享的知识，对数据进行预处理操作，见下： # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段： # 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段 dummies_title...对了，这里有些同学可能会问，还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么？
我们使用相同的交叉验证折对所有分类器进行训练和测试，并将结果汇总到一个单一矩阵中。 我们从测试交叉验证折中生成性能统计信息，并保留分类器选择的特征以供进一步分析。...第三，最初使用突变（SKCM）或DNA甲基化（LGGGBM）对亚型进行分类的癌症队列，其顶级模型往往会选择相应数据类型的特征（图3B）。...我们对原始输入数据进行子采样，并重复训练分类器，以确定使用较少样本作为输入时的分类性能。 我们发现，在所有癌症队列中都表现出相同的总体趋势（图7B）。...为了获得一个具有n个输入特征的更小模型，使用最重要的n个特征对训练数据进行子集化。 这个训练数据的子集用于训练随机森林分类器（使用Ranger R包）。...我们将所有元特征相互比较，并与亚型分类性能（总体加权F1分数）进行比较，并根据26种肿瘤类型的相似性对元特征进行聚类。
tanh()激活，得到m（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims]），留待后续进行残差计算； 将atten_w的2、3维度进行调换，并与m进行矩阵的乘法运算，...前言 文本分类不是生成式的任务，因此只使用Transformer的编码部分（Encoder）进行特征提取。...inputs.permute(0, 2, 1) enc_outs = torch.sum(enc_outs, dim=-1) return self.fc_out(enc_outs) 编码层...（EncoderLayer） class EncoderLayer(nn.Module): '''编码层''' def __init__(self, d_model, d_inner...return torch.FloatTensor(sinusoid_table) 实践经验 在分类任务中，与`BILSTM+ATTENTION`相比： 1.
前言 在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。...本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。...其中一个在卷积计算之后使用sigmoid进行激活，另一个不进行激活只进行卷积计算，然后将这两个计算结果进行点乘计算，得到结果。...：在实践中，使用学习率lr=0.001进行训练，在训练集的准确率为：99.14%，验证集准确率为：97.78%。...然后调整学习率为lr=0.0001对该模型进行fine-tune，最终模型在训练集准确率为：99.41%，验证集准确率为：99.57%。fine-tune效果明显。
而LeNet没有使用丢弃。...(3).使用重叠最大池化(Overlapping Max Pooling)，避免平均池化时的模糊化效果；并且让步长比池化核的尺寸小，提升特征丰富性。...AlexNet架构： 5个卷积层(Convolution、ReLU、LRN、Pooling)+3个全连接层(InnerProduct、ReLU、Dropout)，predict时对各层进行说明：参照https...optimizer.zero_grad() # 保存训练结果 outputs = model(inputs).to(device) # 计算损失和 # 多分类情况通常使用...cross_entropy(交叉熵损失函数), 而对于二分类问题, 通常使用sigmod loss = F.cross_entropy(outputs, labels) # 获取最大概率的预测结果
inception结构的主要贡献有两个：一是使用1x1的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。...1、引入Inception结构 引入的Inception融合了不同尺度的特征信息，能得到更好的特征表征。...2、使用1x1的卷积核进行降维映射处理 降低了维度也减少了参数量（NiN是用于代替全连接层）。 3、添加两个辅助分类器帮助训练 避免梯度消失，用于向前传导梯度，也有一定的正则化效果，防止过拟合。...4、使用全局平均池化 用全局平均池化代替全连接层大大减少了参数量（与NiN一致） 5、1*n和n*1卷积核并联代替n*n卷积核 在InceptionV3中，在不改变感受野同时减少参数的情况下，采用1*n...和n*1的卷积核并联来代替InceptionV1-V2中n*n的卷积核（发掘特征图的高的特征，以及特征图的宽的特征） 图片 具体代码如下，因为里面的层数太多，所以在此就不做推算了： classGoogLeNet
通过卷积、池化等操作进行特征提取，最后利用全连接实现分类识别。 LeNet5包含 3 个卷积层，2 个池化层，1 个全连接层。...kernel_size 卷积核的尺寸 # stride=1卷积步长，就是卷积操作时每次移动的格子数 # padding=0原图周围需要填充的格子行（列）数 # output_padding=0输出特征图边缘需要填充的行...optimizer.zero_grad() # 保存训练结果 outputs = model(inputs).to(device) # 计算损失和 # 多分类情况通常使用...cross_entropy(交叉熵损失函数), 而对于二分类问题, 通常使用sigmod loss = F.cross_entropy(outputs, labels) # 获取最大概率的预测结果...2,1,2) plt.plot(Accuracy) plt.title('Accuracy') plt.show() 通过matplotlib显示训练过程中的损失函数和准确率的曲线 第十步，对具体数据开展验证工作
直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。...对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为 时其学习到的特征记为 H(x) ，现在我们希望其可以学习到残差 F(x)=H(x)-x ，这样其实原始的学习特征是 F(x)+x 。...之所以这样是因为残差学习相比原始特征直接学习更容易。...当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。残差学习的结构如图4所示。
它的优点主要包括有效缓解梯度消失、特征传递更加有效、计算量更小、参数量更小、性能比ResNet更好。它的缺点主要是较大的内存占用。...GoogleNet从宽度方向出发，通过Inception(利用不同大小的卷积核实现不同尺度的感知，最后进行融合来得到图像更好的表征)。...DenseNet从特征入手，通过对前面所有层与后面层的密集连接，来极致利用训练过程中的所有特征，进而达到更好的效果和减少参数。...，使用级联(Concatenation)方式，每一层都在接受来自前几层的”集体知识(collective knowledge)”。...关于图像分类的模型算法，热情也没了，到此也就告一段落了，后续再讨论一些新的话题。
activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用...CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name...xxxxxx.onnx"# 我们需要转换的模型，将torch_model设置为自己的模型model = torch_model# 加载权重，将model.pth转换为自己的模型权重# 如果模型的权重是使用多卡训练出来...batch_size'}, 'output' : {0 : 'batch_size'}})复制代码3.模型校验import onnx# 我们可以使用异常处理的方法进行检验...复制代码4.模型可视化Netron下载网址：github.com/lutzroeder/…5.使用ONNX Runtime进行推理使用ONNX Runtime运行一下转化后的模型，看一下推理后的结果。
对于图像数据，还必须将图像作为张量读取，并在进行任何分类之前应用几个预处理阶段。 可以将图像视为三维张量。每个图像可以有3种类型的像素颜色值 - 分别为红色，绿色和蓝色。我们称之为RGB颜色编码。...2.归一化：使用每个像素值的（x - mean）/ sd机制进行统计归一化。它有助于改善图像中的可视化，增强功能和拉伸对比度。 使用PyTorch，将进行这组预处理。...下图显示了卷积运算对样本图像张量的影响 ?...现在将使用PIL图像API读取图像并将其输入到转换管道中以进行必要的预处理，然后使用该模型进行预测 test_image = Image.open(".....所以图像分类器模型运行良好! 结论 学习了如何使用PyTorch库进行图像分类。在此过程中，介绍了图像的预处理，构建卷积层以及测试输入图像的模型。
基本数据集的显着特征是它缺少构成我们对 Few-Shot 挑战的支持集的类。例如，如果我们想要对某种鸟类进行分类，则基础数据集可能包含许多其他鸟类的图片。...，通过 softmax 进行分类 分类结果的交叉熵损失通过 CNN 反向传播更新特征嵌入模型 匹配网络可以通过这种方式学习构建图像嵌入。...MN 能够使用这种方法对照片进行分类，并且无需任何特殊的类别先验知识。他只要简单地比较类的几个实例就可以了。 由于类别因分集而异，因此匹配网络会计算对类别区分很重要的图片属性（特征）。...CLIP 在 ImageNet“零样本”上可以达到原始 ResNet50 的性能，而且需要不使用任何标记示例，它克服了计算机视觉中的几个主要挑战，下面我们使用Pytorch来实现一个简单的分类模型。...，对每个文本输入进行标记，并运行模型的正传播获得图像和文本的特征。
译者：hhxx2015 作者: Sean Robertson 我们将构建和训练字符级RNN来对单词进行分类。...) Irish $ python predict.py Schmidhuber (-0.19) German (-2.48) Czech (-2.68) Dutch 阅读建议: 我默认你已经安装好了PyTorch...，熟悉Python语言，理解“张量”的概念： https://pytorch.org/ PyTorch安装指南 Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz...PyTorch入门 Learning PyTorch with Examples 一些PyTorch的例子 PyTorch for Former Torch Users Lua Torch 用户参考...事先学习并了解RNN的工作原理对理解这个例子十分有帮助: The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks shows a bunch
在上一篇文章：CNN实战（一）：pytorch处理图像数据（Dataset和Dataloader）里，大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，本篇文章主要用该数据对自己定义的...CNN模型进行训练及测试。...), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), ) # 输出分类信息...optim.Adam(model.parameters(), lr=0.00005) 3.选择损失函数，这里选择了交叉熵： criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) 4.对每一个...current += (predicted == labels).sum() print('Accuracy:%d%%' % (100 * current / total)) 一开始只是进行了
在上一篇文章：CNN训练前的准备：pytorch处理自己的图像数据（Dataset和Dataloader），大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，今天就用该数据对自己定义的CNN...模型进行训练及测试。...optim.Adam(model.parameters(), lr=0.00005) 选择损失函数，这里选择了交叉熵： criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) 对每一个...current += (predicted == labels).sum() print('Accuracy: %d %%' % (100 * current / total)) 一开始只是进行了
PyTorch 3. 提交结果 分别使用两种框架，加载预训练模型，对句对进行分类 数据下载：千言数据集：文本相似度 1....Paddle 可以使用 paddlenlp 直接加载预训练模型，比较方便 # %% # 比赛地址 # https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail...np.concatenate(batch_probs, axis=0) return batch_probs def writeToFile(self, test_ds): # 对测试集进行预测...PyTorch 预训练模型下载：https://huggingface.co/nghuyong/ernie-1.0 # %% # 比赛地址 # https://aistudio.baidu.com..., dev_ds, test_ds def convert_data(data, tokenizer, max_seq_len=512, is_test=False): # 转换数据集为模型可用的编码
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