建立自己的手机相册分类器可能会是一个有趣的体验。 步骤1：建立数据集 需要列出所有希望图像分类器从中输出结果的类别。 由于这是一个手机相册图像分类项目，因此在浏览手机相册时，会选择经常遇到的类。...，由于使用的是预先训练的模型，因此它是过滤器，或者内核已经学会了识别某些功能。...中级特征包括简单的形状和几何形状。高级功能包括复杂的形状和对象，例如面孔，花朵等。 显然，可以利用存在于初始层和中间层中的滤镜，因为需要它们来识别输入图像中的边缘，颜色，纹理和简单形状。...但是，如何在训练模型时确保损失不断减少，使每次迭代的预测越来越好？ 交叉熵损失是全世界用来解决多分类问题的标准损失函数。Adam优化器是最受欢迎的优化器选择之一。...：这只是使用图像分类器的一个想法。
解决PyTorch中的CUDA out of memory错误 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天我们将深入探讨如何解决PyTorch中常见的CUDA out of memory错误。这个问题在处理大规模深度学习模型时经常出现，理解并解决它对于提升模型训练效率至关重要。...关键词：PyTorch、CUDA、内存不足、深度学习、错误解决。 引言 在深度学习领域，使用GPU进行模型训练可以大幅度提升计算速度。...解决方案：使用PyTorch的分布式训练工具包。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了PyTorch中CUDA out of memory错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放显存、使用混合精度训练、多GPU训练等。
在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...但是这些解决方案有一个局限性，即只能识别对象，但无法找到对象的位置。但是与目标定位相比，图像分类模型更容易实现。...这些是流行的图像分类网络，并被用作许多最先进的目标检测和分割算法的主干。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
损失函数 回忆我们之前用的MSE损失函数，当结果偏离实际结果，不管是正向的偏离还是反向的偏离，损失都会上升，我们在分类中当然也可以使用这样的损失，但是效果并不太好，因为我们不是想让最终的概率结果一个精确的值...，[1,0]或者[0,1]，我们希望的是如果一张图是鸟，那么鸟的概率比飞机高就可以了，而不是绞尽脑汁研究怎么把这张图的概率优化到识别“它一定是一只鸟”。...从下面的输出可以看到，在前10个epoch中，epoch5损失最小，其他的都在波动中，并不像我们之前看到的是持续下降的情况。...这里我们考虑选择64张图作为一个批次的数据，使用一个叫DataLoader()的方法来获取数据。...当然我们可以考虑增加样本量，比如给图像做镜像变换，上下左右翻转，各种裁剪旋转等等，但是有一个更好的方案就是使用卷积层，下一节我们看一下卷积层如何解决这个问题。
从根本上来说，分类是预测一个标签，回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题：如何计算回归问题的准确率？ 这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别，以及准确率到底是在评估什么？...更多关于机器学习中应用逼近函数的内容，请参阅下面这篇文章： 机器学习是如何运行的（how machine learning qork,https://machinelearningmastery.com...回归问题需要预测一个数量 回归的输入变量可以是连续的也可以是离散的 有多个输入变量的通常被称作多变量回归 输入变量是按照时间顺序的回归称为时间序列预测问题 因为回归预测问题预测的是一个数量，所以模型的性能可以用预测结果中的错误来评价...分类问题和回归问题之间的转换 在一些情况中是可以将回归问题转换成分类问题的。例如，被预测的数量是可以被转换成离散数值的范围的。...在一些情况中，分类是可以转换成回归问题的。例如，一个标签可以被转换成一个连续的范围。
本文介绍了图片分类在有害昆虫识别方向中的应用，来源于代码医生工作室对外输出的分析报告。 文中的内容主要体现了AI任务在图片分类领域的工作过程，以及分析方式。...例如，天牛科中包含了刺虎天牛属，刺虎天牛属中又包含了赤红刺虎天牛、福贡刺虎天牛等类别。本文的报告实现使用AI技术对昆虫的属分类进行识别。具体如下。...令模型根据训练样本来调整权重，达到识别分类的效果。 经过训练之后，模型达到的准确率95%。如图所示： ?...: 296个 Val accuracy: 0.899696 输出结果中的原始标签，代表该样本的分类索引，预测结果模型对该样本所预测出来的结果。...4.2 模型识别错误的原因 以出错结果第一条的图片举例，其可视化图如下： ? 可以看到。模型判断意域是将整体形状（带长须），尤其是后背的形状和花纹作为依据，错误的把天牛属123认为成天牛属142.
Deep Speech和LAS都是基于递归神经网络（RNN）的体系结构，对语音识别进行建模有着不同方法。 Deep Speech使用连接时态分类（CTC）损失函数来预测语音记录。...如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型 让我们逐一介绍如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型。...AdamW最初是在“去耦权重衰减正则化”中引入的，被认为是对Adam的“修复”。该论文指出，原始的Adam算法权重衰减的实现上存在错误，AdamW试图解决该问题。...语音模型评估 在评估语音识别模型时，行业标准使用的是单词错误率（WER）作为度量标准。错误率这个词的作用就像它说的那样——它获取你的模型输出的转录和真实的转录，并测量它们之间的误差。...你可以在此处查看它是如何实现。另一个有用的度量标准称为字符错误率（CER）。CER测量模型输出和真实标签之间的字符误差。这些指标有助于衡量模型的性能。
在本教程中，您将学习： 如何解决Xcode中的“ Signal SIGABRT”错误 如何在Xcode中使用某些调试工具 SIGABRT代表什么，其原因是什么 找到SIGABRT根本原因的3种方法 准备好...在编辑器中，我们看到可怕的线程1：信号SIGABRT错误。突出显示了编辑器中的第12行，即类的定义AppDelegate。 在底部，您会看到有用的调试输出。...这并不意味着导致错误的代码行在stacktrace中的任何位置。有时是这样，但是在其他情况下，stacktrace只会导致代码阻塞在您自己代码中其他位置设置的值上。 不要盲目地盯着SIGABRT错误。...有一个合理的，逻辑上的错误原因。这可能是您自己的代码中的错误，并且这没有什么错。应用不是魔术，没有人能吸引您，并且错误永远不会出乎意料。不要让自己感到沮丧，例如“昨天运行良好！”...iOS使用一种称为键值编码的机制来检查视图控制器具有的属性，因此它可以使用这些属性来引用其基于XIB创建的UI元素。 您现在如何解决该错误？
我们可以用PBC图表，来识别不可预测的信号，进而识别改进点和经验点。 下面首先讨论如何用PBC图表判断不可预测的信号，然后讨论用PBC图表实现度量驱动改进的步骤。...用PBC图表判断不可预测的信号 下面以控制自己体重为例，来说明如何用PBC图表的4个规则，判断不可预测的信号。 图2就是最近两年的体重的PBC图表，按月统计体重。...比如在MR图表中2020年7月的数值0.77，就是X图表中2020年7月的72.48减去6月的71.71而得到的。由于6月之前没有数据，所以MR图表中6月的数据是空。...图4 最近9天的体重的PBC图表 在了解了根据PBC图表，判断不可预测的信号的方法之后，该如何用PBC图表帮助实现度量驱动改进呢？ 用PBC图表实现度量驱动改进的步骤 1....用PBC图表可视化度量数据，能清晰地识别系统在当前指标上是否可预测，进而发现哪些指标不可预测，值得做根因分析，以便识别改进信号和经验信号，进行系统性的持续改进。
数据分类是一项至关重要但极具挑战性的任务。学习如何使用开源扩展和OpenAI模型在PostgreSQL中实现自动化。...在本教程中，我们将探讨如何使用开源扩展 pgai 和 pgvector 直接在 PostgreSQL 中自动化数据分类。...如果您已经在 PostgreSQL 中拥有数据，或者想要构建不依赖于额外向量数据库或框架的分类系统，这种方法尤其有用。...我们将使用 pgai 扩展提供的 SQL 中的openai_chat_complete函数来执行数据分类任务。 在 SQL 命令中，我们将执行三个关键步骤。...下一步 在本教程中，我们完成了一个简单的分类任务，演示了如何使用 OpenAI 和 pgai 在 PostgreSQL 中进行自动数据分类。
因此，假设您要向处理文本输入的网络提供批次，并且网络可以采用任意序列大小的序列，只要批次中的大小保持不变即可。例如，我们可以拥有一个BiLSTM网络，该网络可以处理任何长度的序列。...现在，我们要为该模型提供紧密的批次，以便每个批次都基于批次中的最大序列长度具有相同的序列长度，以最大程度地减少填充。这具有使神经网络运行更快的附加好处。...请记住，在前面的图像示例中，我们使用了变换将所有图像的大小调整为224，因此我们没有遇到这个错误。 那么，如何遍历此数据集，以使每个批次具有相同长度的序列，但不同批次可能具有不同的序列长度？...我们可以collate_fn在DataLoader中使用 参数，该参数使我们可以定义如何在特定批次中堆叠序列。...损失函数 Pytorch为我们提供了 最常见任务（例如分类和回归）的各种 损失函数。
Golang 错误处理最让人头疼的问题就是代码里充斥着「if err != nil」，它们破坏了代码的可读性，本文收集了几个例子，让大家明白如何优化此类问题。...类似的做法在 Golang 标准库中屡见不鲜，让我们继续看看 Eliminate error handling by eliminating errors 中提到的一个关于 bufio.Reader 和...有一点说明一下，实际上查看 Scan 源代码的话，你会发现它不是通过 err 来判断是否结束的，而是通过 done 来判断是否结束，这是因为 Scan 只有遇到文件结束的错误才退出，其它错误会继续执行，...通过对以上几个例子的分析，我们可以得出优化重复错误处理的大概套路：通过创建新的类型来封装原本干脏活累活的旧类型，同时在新类型中封装 error，新旧类型的方法签名可以保持兼容，也可以不兼容，这个不是关键的...提醒一下，此方案的缺点是要到最后才能知道有没有错误，好在如此的控制粒度在多数时候并无大碍。
在社区运行一段时间以后，我们可能需要对社区的内容进行调整。 这篇文章介绍了如何在 Discourse 中批量从一个分类移动到另一个分类。...例如，我们需要将下面的主题批量从当前的分类中移动到另外一个叫做 数据库 的分类中。 操作步骤 下面描述了相关的步骤。 选择 选择你需要移动的主题。...批量操作 当你选择批量操作以后，当前的浏览器界面就会弹出一个小对话框。 在这个小对话框中，你可以选择设置分类。 选择设置分类 在随后的界面中，选择设置的分类。 然后保存就可以了。...经过上面的步骤就可以完成对主题的分类的批量移动了。 需要注意的是，主题分类的批量移动不会修改当前主题的的排序，如果你使用编辑方式在主题内调整分类的话，那么调整的主题分类将会排序到第一位。...这是因为在主题内对分类的调整方式等于修改了主题，Discourse 对主题的修改是会更新主题修改日期的，在 Discourse 首页中对页面的排序是按照主题修改后的时间进行排序的，因此会将修改后的主题排序在最前面
由于13位的时间戳在Ruby中是比较另类的，以为Ruby中默认的时间戳都是10位的。而Time和Date是Ruby中常用的处理时间的模块。...由于最初遇到问题的时候网上搜了好久都没找到合适的，因此就自己写一下，帮助下再次遇到这个问题的小伙伴们吧！ 使用Time解决 使用Time的方式比较投机取巧吧。
如下图， 如何在 Discourse 中显示子分类。 discourse-sub-col-011207×872 147 KB 你可以在分类的设定中进行设置，这个设定需要在上级目录中设置。...discourse-sub-col-02556×656 76.3 KB 在当前的分类中，选择设定。...discourse-sub-col-03530×632 79.5 KB 你首先需要选择显示子分类列表中，才可以有下面的选择项。 如果你选择 Boxes 就可以在首页中显示子分类的列表了。...如果你不选择上门的选项的话，下面的列表是不会显示的，你可以通过这个自行确定如何显示子项目。 https://www.ossez.com/t/discourse-box/111
当然，我们希望有最好的模型。什么是“最好的”取决于具体的业务场景，不在本文讨论范围内。我想谈谈如何从 train.py 脚本中获得最大价值。...建议2ー在训练过程中查看额外的度量 几乎每一个快速上手的图像分类示例项目都有一个共同点，那就是它们在训练期间和训练后都报告了一组最小的度量。...大多数情况下，它是Top-1和Top-5的准确率，错误率，训练/验证损失，就这么多。虽然这些度量是必不可少的，但只是冰山一角！现代图像分类模型有数千万个参数。你想仅使用一个标量值来评估吗？...可视化最差的模型预测揭示了模型在大目标上表现不佳(Eugene Khvedchenya，Global Wheat Detection，Kaggle) 查看最差的批次也有助于发现数据标签中的错误。...通常情况下，有错误标签的样本有较大的损失，因此会出现在最坏的批次。通过在每个epoch对最差的批次进行视觉检查，你可以消除这些错误: ? 标记错误的例子。绿色像素表示真阳性，红色像素表示假阴性。
文章分类在Pytorch： Pytorch（1）---《pytorch实现 --- 手写数字识别》 pytorch实现 --- 手写数字识别 1.项目介绍 使用pytorch实现手写数字识别...环境，那么直接在pytorch环境中运行下面这份代码就好。...3.程序代码 """手写数字识别项目 时间：2023.11.6 环境：pytorch 作者：Rainbook """ import torch from torch.utils.data...for i, output in enumerate(outputs): # 对每个批次的预测值进行比较，累加正确预测的数量 if torch.argmax...如有错误、疑问和侵权，欢迎评论留言联系作者
作者：Mike Frank 译：徐轶韬 面临的挑战 通常，涉及到敏感信息时用户需要使用审计日志。不仅仅是在表上运行Select，还包括访问表中的特定单元格。...通常，这类数据将包含一个分类级别作为行的一部分，定义如何处理、审计等策略。...诸如此类的敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 以某种方式分类或标记的数据通常会被合规要求所涵盖。...敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起，例如 公开 未分类 其他 当然，您可以在MySQL Audit中打开常规的选择/读取审计。...上面是强制执行审计的操作方式。 首先，我将编写一个简单的函数，其中包含我想在审计跟踪中拥有的审计元数据。
例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件（二分类）或识别一张图片中的物体属于哪个类别（多分类）。...例如，在手写数字识别、文本分类等领域有广泛应用。...加载数据：将划分好的训练集、验证集和测试集数据加载到模型中。在 PyTorch 中，可以使用DataLoader类来方便地加载数据，并设置批次大小、是否打乱数据等参数。...召回率主要关注模型对正类样本的识别能力，适用于关注漏检（将正类错误预测为负类）的场景。 F1 - Score：精确率和召回率的调和平均数，计算公式为。...通过混淆矩阵可以直观地看到模型在各个类别上的分类情况，包括正确分类和错误分类的样本数量，有助于分析模型在不同类别上的性能差异。
静电说：用户讨厌看到错误提示，因为这对于任何人来说都是非常沮丧和受挫的。写得不好的错误消息可能会彻底破坏您的用户，甚至损害您的品牌。...今天我们就来分享一些小技巧，让各位设计师能更好的将错误提示展示出来，从而让用户更好的避免操作中的错误，或者至少，让你的用户不那么沮丧。 为什么错误提示非常重要？...只需要一条写得不好的错误消息就会破坏用户的体验——用户会记住这个应用的糟糕体验的。 现在，让我们看看一些错误的范例，以及如何改进它们。 让我们从一条常见的错误范例开始吧！...编写第一条错误消息的人以抽象的方式将其框定为问题陈述。这将责任归咎于用户，并不是特别有用。相反，可以简单地要求用户做你要求他们做的事情——这在第二个例子中很清楚。...错误是由用户引起的，还是由讨厌的错误引起的罕见的后端问题？如果您没有确切的答案，通常最好使用通用消息，例如第二条错误消息。
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