PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?...为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一个模型，使用PyTorch Lightning进行训练，并检查模型的性能。...剩余的边将用于消息传递(网络中的信息传输阶段)。 图神经网络中至少有两种分割边的方法:归纳分割和传导分割。转换方法假设GNN需要从图结构中学习结构模式。在归纳设置中，可以使用节点/边缘标签进行学习。...模型 现在我们可以在使用GNN进行模型的构建了一个 class GNN(nn.Module): def __init__( self, dim_in...SAGE卷积的正式定义为: v是当前节点，节点v的N(v)个邻居。要了解更多关于这种卷积类型的信息，请查看GraphSAGE[1]的原始论文 让我们检查一下模型是否可以使用准备好的数据进行预测。
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow。...通过使用 pytorch-lightning，用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁地在CPU、单GPU、多GPU、乃至多TPU上训练模型。...#安装 pip install pytorch-lightning #引入 import pytorch_lightning as pl 顾名思义，它可以帮助我们漂亮(pl)地进行深度学习研究。??...一，pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。...二，pytorch-lightning使用范例 下面我们使用minist图片分类问题为例，演示pytorch-lightning的最佳实践。
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。...窗口大小是一个重要的超参数，表示每个训练样本的序列长度。此外，' num_val '表示使用的验证折数，在此上下文中设置为2。...因为是时间序列预测，所以注意力机制中不需要因果关系，也就是没有对注意块应用进行遮蔽。 从输入开始:分类特征通过嵌入层传递，以密集的形式表示它们，然后送到Transformer块。...这个比赛采用均方根对数误差(RMSLE)作为评价指标，公式为: 鉴于预测经过对数转换，预测低于-1的负销售额(这会导致未定义的错误)需要进行处理，所以为了避免负的销售预测和由此产生的NaN损失值，在MLP...更大的嵌入和更多的注意力头似乎可以提高性能，但最好的结果是用一个单独的Transformer 实现的，这表明在有限的数据下，简单是优点。
对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。我们的预测程序，可以从任何地方对任何合理数量的步骤进行预测，红线表示预测。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
文章目录 一、导入依赖 二、注册 EventBus 三、发送 EventBus 事件 四、完整代码示例 五、源码地址 一、导入依赖 ---- 在 Module 下的 build.gradle 中导入 EventBus...; }); 四、完整代码示例 ---- package com.eventbus_demo; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity...}); // 首先注册订阅 EventBus EventBus.getDefault().register(this); } /** * 使用...@Subscribe 注解修饰处理消息的方法 * 该方法必须是 public void 修饰的 * 只有一个参数 , 参数类型随意 * 调用...EventBus.getDefault().post 即可发送消息到该方法进行处理 * @param msg */ @Subscribe public void onMessgeEvent
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TerminateProcess 顾名思义，就是终止进程的意思。...是WindowsAPI的函数， 示例代码如下： // Demo.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...//终止进程Demo #include "stdafx.h" using namespace std; //@param:dwpid:指定需要关闭的进程pid int CloseProcess(DWORD
模型搭建如下： 然后就是对数据进行预处理（归一化），接着进行训练。在训练的时候采用了一些小技巧：采用了学习率逐渐衰减的方式，使得loss更小。...在不同epoch下，对2017年的数据进行预测的结果像下面的图片中所示的那样：（根据之前60天的真实数据来预测第二天的数据） 其中，蓝色的是真实曲线，绿色的是预测曲线。...500个epoch 10000个epoch 5000个epoch 12000个epoch 最终可以看到，12000个epoch之后，预测曲线和真实曲线已经非常的贴近了，说明，这个简单的模型，...预测接下来一个月的英镑汇率 上面的股价预测，是基于前面60天的真实数据来预测下一天的真实数据。那么要是预测接下来一个月的汇率呢？...由于预测的是接下来的30天，并且汇率本身的变化程度就比较小（每天相差几分钱），因此，在测试集上，只能说是预测的变化趋势基本一致，但是具体的值的话，预测的不准。
使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中，通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。...对于 AI 项目来说，落地到实际项目中，就是将训练的模型，投入到生产环境中，使用生成环境的数据，根据模型进行推理预测，满足业务需求。...，如果有 base64 编码的图片文件内容，则使用编码的内容，或者使用url传入的图片地址，将图片下载到本地后交由 TensorFlow 进行预测推理。...可以看到，在获取到 TensorFlow 训练出的模型后，可以通过简单的函数包装，立即开始对外提供预测推理服务，而无需准备服务器，配置 web server 等繁琐配置准备操作。...同时，目前上面提供的 AI 推理，由于比较简单，并无需使用 GPU。而在模型较复杂，计算量较大的情况下，使用 GPU 将能进一步加速推理速度。
这个过程包括训练一个较小的模型来模仿给定任务中大型模型的行为。 我们将使用来自Kaggle的胸部x光数据集进行肺炎分类来进行知识蒸馏的示例。...如果我可以简单地训练这个更小的神经网络，我为什么还要费心进行知识蒸馏呢?我们最后会附上我们通过超参数调整等手段从头训练这个网络的结果最为对比。...: 分类损失，称为student_target_loss 蒸馏损失，学生对数和教师对数之间的交叉熵损失 简单的讲，我们的教师模型需要教导学生如何“思考”的，这就是指的是它的不确定性;例如，如果教师模型的最终输出概率是...[0.53,0.47]，我们希望学生也得到同样类似结果，这些预测之间的差异就是蒸馏损失。...为了控制损失，还有有两个主要参数: 蒸馏损失的权重：0意味着我们只考虑蒸馏损失，反之亦然。 温度：衡量教师预测的不确定性。
准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。 目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...制定基线预测的好技术的三个属性是： 简单：只需要很少或根本不需要训练和智力的方法。 快速：一种快速执行的方法，在计算上可以做出预测。...建立测试设备的训练和测试数据集。 定义持久性模型。 进行预测并建立基准性能。 查看完整的示例并绘制输出。 让我们来具体实施下把 第一步：定义监督学习问题 第一步是加载数据集并创建一个滞后表示。...我们使用前向验证方法来做到这一点。 不需要进行模型训练或再训练，所以本质上，我们按照时间序列逐步完成测试数据集并得到预测。...作为一名机器学习的，也可以进行大量的改进。 请吧这些改进的想法都记下来。这是非常有用的，因为这些想法可以成为特征工程工作中的输入特征，或者可以在后来的合成工作中组合成简单的模型。
一、知识要点 1、GET请求 2、eval的使用（读取JSON） 3、创建元素document.createElement('li') 4、innerHTML的使用 二、源码参考 <!...} else { var oAjax = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); } //2.连接服务器（打开和服务器的连接
本文翻译自Simple Websocket Example with Nodejs 使用Node.js的简单Websocket示例 今天的主题是带有nodejs的WebSocket示例。...Websocket提供了服务器与客户端之间的双向通信。WebSocket连接是浏览器（客户端应用）与服务器之间的持久连接。 服务器可以将消息发送到浏览器，浏览器可以通过相同的连接进行响应。...目录 1、使用Node.js的WebSocket入门 1.0.1让我们安装ws 1.1 创建WebSocket服务器 1.2 为WebSocket创建客户端应用程序 使用Node.js的WebSocket...客户端应用程序必须具有连接Web套接字和建立连接的能力。我们将创建两个文件– server.js：此文件将创建将响应发送到客户端应用程序的服务器。...运行结果如下如所示： 下面是我在自己的腾讯云主机上运行的结果截图： 客户端 ? 服务端 ?
wget模块可以使用以下pip进行安装: pip install wget 看看以下代码，我们将下载Python的图像： import wget url = "https://www.python.org...然后，我们使用请求模块的get方法来获取URL。在get方法中，我们将allow_redirects设置为True，也就是说允许在URL中进行重定向，并且重定向后的内容将分配给变量myfile。...让我们创建一个简单的函数，将响应分块发送到一个文件的块： def url_response(url): path, url = url r = requests.get(url, stream...Boto3是用于Python的Amazon SDK，用于访问Amazon Web服务（例如S3）。Botocore提供了与Amazon Web服务进行交互的命令行服务。...asyncio模块使用协同程序进行事件处理。
这些应该是对在官网初学习的一个小总结吧~，大家可以去官网看较为详细的解释： 指南 | webpack 中文网 (webpackjs.com) 那我们话不多说，直接开始： 首先在nodeJs下创建一个webpack-demo...文件夹，在其中调用命令行执行： npm init -y npm install webpack webpack-cli --save-dev 修改生成的package.json：删去package.json...中的"main":"index.js"，添加"private":true，得到的结果应该如下： { "name": "webpack-demo2", "version": "1.0.0",...，即index.js 在dist中放置产生的代码最小化和优化后的“输出”目录，即index.html 得到的项目逻辑为： webpack-demo |- package.json |- /dist...|- index.html |- /src |- index.js 为了在index.js中打包lodash依赖，需要在该webpack-demo文件夹所在的nodeJs下使用命令行执行： npm
时序预测是一个经典的话题，应用面也很广; 结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式. 这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇: 1....使用Tensorflow Time Series模块 2. 使用底层点的LSTM Cell 这就是第一篇啦，Time Series Prediction via TFTS....tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) print(sess.run(data)) coord.request_stop() 获取batch数据也很简单...红色是预测的那一段....LSTM 必须使用TF最新的开发版的代码，就是要保证’rom tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries.estimators import TimeSeriesRegressor
在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。...所以对五个模型进行超参数调优和选择滞后是一个简单的过程。...它表示有多少过去的观测将被视为预测下一个观测的输入特征。 步长指定进入未来进行预测的步数。它表示预测范围或模型应该预测的时间步数。...DF，表示所使用的模型及其各自的均方误差和各种参数，如下所示。...结论 skforecast是在Python中掌握时间序列预测的一个非常好的选择。它简单易用，是根据历史数据预测未来价值的好工具。
如何使用预训练模型 使用大致分为三个步骤 1、导入所需模块 2、找一张你想预测的图像将图像转为矩阵 3、将图像矩阵放到模型中进行预测 关于图像矩阵的大小 VGG16，VGG19，ResNet50 默认输入尺寸是...(section, key): return cf.get(section, key) 图像预测模块以及主要实现 # keras 提供了一些预训练模型，也就是开箱即用的 已经训练好的模型 # 我们可以使用这些预训练模型来进行图像识别...step2 将需要识别的图像数据转换为矩阵（矩阵的大小需要根据模型的不同而定） # step3 将图像矩阵丢到模型里面进行预测 # -----------------------------------...我们来看看使用VGG16的模型预测输出的效果如何 ?...最后如果大家需要使用其他模型时修改 配置文件的model 即可 以上这篇使用keras内置的模型进行图片预测实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式，然后向下拖动复制。在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。...用于现金流预测的Python工具 我们可以使用列表或pandas库来预测现金流。可能还有其他工具或库，有兴趣的可以进一步研究，但这里只使用列表和pandas。...示例 假设我们有一项资产可以产生30年的收入。第一年收入是100美元，在接下来的29年里每年增长6%（30年后就没有收入了）。计算该项资产的现值，每年贴现2%。...这里，我们只是演示这个想法，实际上我们应该使用pandas（或numpy）来模拟现金流预测。...pandas建模 使用pandas创建现金流预测比仅使用列表更容易，因为我们可以使用一些内置的方法。
我们设立4组不同的β值和γ值进行预测，并对结果进行比较： 在这四组预测中，第一组与我们之前做的预测是相同的。...使用数据拟合参数β和γ 2.1 定义损失函数 下面，我们就来定义损失函数，在损失函数中，我们定义每日的感染者人数的预测值和真实值的均方误差和每日的治愈者人数的预测值和真实值之间的均方误差的和作为总的损失值...为了获得更好的模型预测效果，我们选从3月8日至3月15日的数据作为训练集，训练模型，并对3月16日至4月3日的疫情进行预测。...(N, I0_valid, R0_valid) # 预测 predict_result = model.predict(y0_valid,19) 同样我们通过折线图将疫情的预测值和真实值进行对比： t...所以，为了对更复杂的现实情形进行建模，我们就需要用到更复杂的模型。 4.总结 本案例使用基于网易实时疫情播报平台爬取的数据，进行新冠肺炎疫情数据的建模分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
