大家可以参考 Tianqi Chen 的论文 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System ，本篇文章只是在 Windows 10 和 Ubuntu 上安装 XGBoost...Windows 10 官网 官网 介绍的方法是从 GitHub 编译安装，但是在我的机器上没有成功，pip 同样不成功。...有兴趣的话可以参考官网和 2016 年的一篇文章 Installing XGBoost For Anaconda on Windows 来试试。...根据你的环境下载对应的包，比如我的是 Python 3.5，Windows 10 64 位，那就选下面红框这个： ?...Issues #1 OSError: version 'GLIBCXX_3.4.20' not found Ubuntu 下，在安装完成后用 import xgboost 导入的时候你可能遇到这样的问题
如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...在这种情况下，由于训练将花费很长的时间，所以减少检查点的次数是很常见的，但是需要维护更多的检查点。 哪种制度适合我? 这些不同策略之间的折衷是要保持频率和检查点文件的数量。.../tf_mnist_cnn_jupyter.ipynb TensorFlow提供了不同的保存和恢复检查点的方法。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。
，同样的function在不同操作系统下会有一致的结果，直到前几天临时切换到Windows下发现有些Python代码跑不出来，才发现如os.path.join()这样的方法在不同操作系统下的表现是不一致的...在os.path的官方文档页面11.2. os.path — Common pathname manipulations — Python 3.7.0 documentation开始位置就提到源代码文件根据不同操作系统在三个不同文件中...Macintosh) 可见在安装Python时就会根据不同操作系统，仅使用对应操作系统类别的os.path模块。...这其实是一个历史问题了，这里Lib/macpath.py仅应用到了2001发布的Mac OS X之前的Macintosh操作系统中，那时的Macintosh确实是用冒号（:）为分隔符的。...，其实其实现原理和str.replace()并没有太大区别。
该基准结合了 Keras 和 PyTorch，并将它们统一到一个框架内，这样我们就能知道这两个框架的对比结果，知道不同模型用什么框架好。...性能 目前有很多对比各框架性能的实验都表明 PyTorch 的训练速度相比 Keras 会快一些。如下两张图表展示了不同框架在不同硬件和模型类型的表现： ? ?...下面两张同样展示了不同模型在 PyTorch 和 Keras 框架下的性能，这两份 18 年的测试都表明 PyTorch 的速度要比 Keras 快那么一点点。 ? ?...和 PyTorch Benchmark 现在如果我们从预训练模型的角度看，那么相同的模型在不同的框架上，验证集准确度又是什么样的？...预训练模型复现结果 以下是 Keras 和 PyTorch 的「实际」验证集准确度表（已经在 macOS 10.11.6、Linux Debian 9 和 Ubuntu 18.04 上得到验证）。
总第 143 篇文章，本文大约 3000 字，阅读大约需要 10 分钟 前言 深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的...FCN-32 安装 这里给出在 Ubuntu 和 windows 两个系统的安装方式： ubuntu 16.04 sudo apt-get install texlive-latex-extra Ubuntu...8. keras-sequential-ascii https://github.com/stared/keras-sequential-ascii/ Keras 的一个第三方库，用于对序列模型的网络结构和参数进行检查...通过应用它的 API 接口，可以更直观地可视化和理解通过 TensorFlow、Keras 和 TensorFlow.js 等构建的任何预训练模型。 效果如下图所示： ? 19..../imgs') 最后在刚刚设置的文件夹中就可以看到每个网络层的可视化结果。
Spektral 是一个基于 Keras API 和 TensorFlow 2，用于图深度学习的开源 Python 库。...以下是使用 Spektral 编写的图神经网络在 MNIST 数据集上的训练结果： ? 验证结果如下： ? 我们将网络权重可视化后，可得到下面这样的效果： ? 下图展示了两个图卷积层的可视化效果。...安装方法 Spektral 支持 Python 3.5 及以上的版本，并在 Ubuntu 16.04+与 MacOS 上进行了测试，暂时不支持 Windows（抱歉了）。...验证模型 同样地，我们可以便捷地使用 Keras 中提供的方法对模型进行验证： # Evaluate model eval_results = model.evaluate([X, A],...可以看到论文中 GCN 在 Cora 数据集中的分类准确率为 81.5%，而我们训练的模型准确率为 74.9%。
随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。...如果我仍然得到不同的结果，怎么办？ 为了重复迭代，报告结果和比较模型鲁棒性最好的做法是多次（30+）重复实验，并使用汇总统计。...来自复杂模型的随机性 由于模型的复杂性和训练的并行性，你可能会得到不可复现的结果。 这很可能是由后端库的效率造成的，或者是不能在内核中使用随机数序列。...我自己没有遇到过这个，但是在一些 GitHub 问题和 StackOverflowde 问题中看到了一些案例。 如果只是缩小成因的范围的话，你可以尝试降低模型的复杂度，看这样是否影响结果的再现。...一些很好的搜寻平台包括 GitHub、StackOverflow 和 CrossValidated。 总结 在本教程中，你了解了如何在 Keras 上得到神经网络模型的可重复结果。
在模型训练的时候，我会去吃午饭，锻炼等等，然后带着一个更清晰的头脑回来查看它。 但最终我模型的复杂度增加了，训练时间也变得更长。对一个刚完成两天训练的模型，我经常会忘记之前对它进行了哪些不同的操作。...最重要的原因就是能在进行模型的原型设计时节省时间，如果我们能训练地更快，反馈时间也会更短。这能让我们更容易的在头脑中建立起模型假设和结果之间的联系。...CPU 即便 GPU 是深度学习的最佳选择，CPU 同样也很重要。比如说数据预处理通常都是在 CPU 上进行的。如果我们想把所有的数据提前并行，核的数量和每个核的线程数就非常重要了。...如果先装的 Linux，那么不但用不上双系统，还得重装 Ubuntu，因为 Windows 把启动分区弄乱了。...我们运行 Keras 中的多层感知机 (MLP) 来处理 MNIST 数据库。多次感知机只需全连接层而不用卷积。该模型将数据训练了 20 个 epoch 之后，准确率达到了 98%。 ?
根据这些数据训练和测试你的模型。以此类推，如下图所示： ? 图片来自：论文 3、模型表现评价 作者在论文中提供了两种模型评价：计算绩效评价和金融绩效评价。...··· 最后，我们对索引列表进行了排序，找到了f_classif和mutual_info_classif的交集。这是为了确保相关的特征在图像中非常接近，特征选择显著提高了模型的性能。...对于测试数据的评估，我们也使用了混淆矩阵，Sklearn的F1加权分数和Kappa。 根据沃尔玛的数据，上述模型给出了以下结果： ?...这个结果在每次运行时都会有所不同，这可能是由于 Keras 权重初始化的缘故。但是每个类的精度值保持在[80,90]的范围内，kappa值保持在[58,65]的范围内。...因此，我们不得不调整内核大小、dropout和节点等，以便在数据上得到更好的分数。 以下是发布在论文中的结果： ? ? 我们认为这个结果还不错，因为这个模型可以识别大多数的买/卖实例。
作者 | ZesenChen 来源 | CSDN博客精选 在深度学习中，同样一个模型用不同的初始化，数据处理，batch size，学习率，优化器都能得到不同性能的参数。...学习率调整 在训练模型过程中，我们可以使用固定的学习率，但一些研究工作显示在模型训练过程中使用动态的学习率有助于加速收敛，在更少的epoch里得到更好的模型精度。...集成手段 在传统集成方法中，stacking与bagging是比较主流的方法，stacking即是训练一些不同的模型在同一批数据上得到不同的预测结果，将预测结果作为新的特征，最后用一个上层的模型学习这些新特征到目标之间的映射关系...这种方法在深度学习中当然也是适用的，但需要多个基模型的训练，比较耗时。所以有相关的研究工作提出了单模型集成的方法。...由于在足够多的不同模型间，存在低损失的连接通路，沿着这些通路，采用短循环是可行的，而且在这一过程中，会产生差异足够大的模型，集成这些模型会产生很好的结果。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。...最后的第二层预测使用的是xgboost，整体效果没有达到预期，线上得分仅0.5707 四折的四种模型效果如下： 效果不佳的原因可能和拆分四折的数据分布有关，导致单模分数不是很高。...在实验的时候发现不同折的数据分布对模型效果影响还蛮大的。 投票+rank/概率平均 投票在这次比赛效果非常好。 第一次融七个模型，模型平均分大概五十四五。...投票线上结果：0.5809 投票，针对票数相同的结果，选择结果在每个模型的预测rank最靠前的作为结果：0.5852 投票，针对票数相同的结果，选择每个预测结果的概率平均值最大的作为结果：0.5850...根据七个模型的logits选最大的作为预测结果：0.5549 根据预测的概率加和取平均的线上结果：0.5618 模型平均分大概57.5分左右 投票+rank ：0.6201 最后将所有线上得分超过60分的测试集结果再放到一起
1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...安装好后就可以在cmd中使用conda指令了，cmd打开方式，windows键+R键，弹出输入框，输入cmd就进入了。也可以直接在windows搜索cmd点击运行。...激活conda环境（ubuntu与Macos 将conda 替换为source）：conda activate env_name 退出conda环境：conda deactivate 安装和卸载python...1.1 TF2.0 CPU版本安装 TF CPU安装比较简单，因为不需要配置GPU，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。...不建议这么操作，都在默认环境安装新的模块后面可能会有冲突。建议不同任务使用不同环境。。 使用conda install就不需要事先配置cudatoolkit和cudnn了。
：统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 scikit-learn：支持回归、分类、聚类等强大的机器学习库 Keras：深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim：用来做文本主题模型的库...安装SciPy的方式与安装NumPy的方法大同小异，需要提及的是，在Ubuntu下也可以用类似的命令安装SciPy，安装命令如下： sudo apt-get install python-scipy 安装好...类似的，DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合（本质是Series的容器），每个Series都带有一个唯一的表头，用来标识不同的Series。...可是在Windows系统下就没有那么简单了，因为它没有现成的编译环境，一般而言是先安装MinGW（Windows系统下的GCC和G++），然后再安装Theano（提前装好NumPy等依赖库），最后安装Keras...值得一提的是，在Windows系统下的Keras速度会大打折扣，因此，想要在神经网络、深度学习做深入研究的读者，请在Linux系统下搭建相应的环境。
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。...Keras入门博文： Python Keras （一个超好用的神经网络框架）的使用以及实例 易用的深度学习框架Keras简介 接下来我们看看Dropout在Keras中的一些不同用法。...每条数据有60个输入值和1个输出值，输入值在送入模型前做了归一化。基准的神经网络模型有两个隐藏层，第一层有60个节点，第二层有30个。使用了随机梯度下降的方法来训练模型，选用了较小的学习率和冲量。...Accuracy: 82.16% (6.16%) 使用Dropout的小技巧 提出Dropout的那篇论文提供了一些在标准机器学习问题上得到的实践性结论。...在大的网络模型上应用。当dropout用在较大的网络模型时更有可能得到效果的提升，模型有更多的机会学习到多种独立的表征。 在输入层（可见层）和隐藏层都使用dropout。
我们以此模型框架创建了不同宽度的单目深度模型，以求在速度和精度之间找到平衡点。根据我们在自己划分的 trainval 测试集上的实验结果，模型在树莓派上的推理速度大致与其计算量呈线性关系。...备注：以上精度指标 si-RMSE 在自己划分的 trainval 测试集上得到。 知识蒸馏体系 在模型规模变小的过程中，势必会伴随着精度损失。...在蒸馏训练过程中，Teacher 和 Student 保持相同的输入分辨率 (128x160)，由此在解码器处可以拿到分辨率相同但宽度不同的特征图。...结果与总结 采用上述方案，Tencent GYLab 团队在最终的测试集上达到了 129.41 的综合评分，大幅领先其他参赛团队获得冠军。...在保证模型精度的情况下，模型的性能在树莓派上达到 10FPS，证明了该方案在移动端上的有效性。在其他常见移动端芯片的 GPU 环境下，该方案同样保证了高效的性能。 ?
什么是Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估...Keras在其正式版本公开后，除部分预编译模型外，按MIT许可证开放源代码． Keras的优势 1. 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。 它把用户体验放在首要和中心位置。...Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。...sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-h5py 安装 Graphviz 和 pydot-ng 用于将 Keras 模型可视化。...Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...安装好后就可以在cmd中使用conda指令了，cmd打开方式，windows键+R键，弹出输入框，输入cmd就进入了。也可以直接在windows搜索cmd点击运行。...ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。...不建议这么操作，都在默认环境安装新的模块后面可能会有冲突。建议不同任务使用不同环境。。 使用conda install就不需要事先配置cudatoolkit和cudnn了。
1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...安装好后就可以在cmd中使用conda指令了，cmd打开方式，windows键+R键，弹出输入框，输入cmd就进入了。也可以直接在windows搜索cmd点击运行。...激活conda环境（ubuntu与Macos 将conda 替换为source）：conda activate env_name 退出conda环境：conda deactivate 安装和卸载python...1.1 TF2.0 CPU版本安装 TF CPU安装比较简单，因为不需要配置GPU，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。
本教程源码：https://github.com/yeyupiaoling/Kersa-Speaker-Recognition 安装环境 本项目使用的是Python 3.7，Keras2.3.1和Tensorflow1.15.3...训练 在执行训练之前，可能需要修改train.py中的几个参数。 gpu是指定是用那个几个GPU的，如何多卡的情况下，最好全部的GPU都使用上。...但是Windows不支持多个线程读取数据，在Windows下必须是0。 net参数是指定使用的模型，有两种模型可以选择，较小的resnet34s，和较大的resnet34l。...最后执行train.py开始训练，在训练过程中，每一步都会保存模型，同时也使用Tensorboard记录训练的logs信息。...第二种是录音识别predict_recognition.py，即通过录音识别说话的人属于声纹库中的那个，并输出说话人的名称和跟声纹库对比的相识度，同样其他的参数需要跟训练的一致。
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