原标题：CNN Confusion Matrix With PyTorch - Neural Network Programming 在这节课中，我们将建立一些函数，让我们能够得到训练集中每个样本的预测张量...> len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。更具体地说，混淆矩阵将显示模型正确预测的类别和模型不正确预测的类别。...解释混淆矩阵 混淆矩阵具有三个轴： 预测标签（类） 真实标签 热图值（彩色） 预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理的预测类。...矩阵对角线表示矩阵中预测和真值相同的位置，因此我们希望此处的热图更暗。 任何不在对角线上的值都是不正确的预测，因为预测和真实标签不匹配。...随着我们模型的学习，我们将看到对角线之外的数字越来越小。 在本系列的这一点上，我们已经完成了许多在PyTorch中构建和训练CNN的工作。恭喜！
我们 按照 pytorch入门教程（四）：准备图片数据集准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。...按照 pytorch入门教程（三）：构造一个小型CNN构建好一个神经网络，唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片，所以第一层卷积层的输入应为3个channel。修改完毕如下： ?...我们准备了训练集和测试集，并构造了一个CNN。...x 梯度向量g 非常幸运，pytorch帮我们写好了计算loss的函数和优化的函数。...测试部分 关于total值我们可以设为10000，因为我们知道训练集中的图片数量就是10000，但是为了泛化，我们还是老老实实的点人头。一开始我们设置correct和total都为0。
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。
构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...可视化大多数不正确的图像 ? 回收装置表现不佳的图像实际上已经降级了。看起来这些照片曝光太多，所以这实际上并不是模型的错！ ? 这种模式经常混淆玻璃塑料和玻璃混淆金属。最困惑的图像列表如下。 ?...接下来将从测试数据集中获取实际标签。 ? 看起来前五个预测相匹配！ 这个模型如何整体表现？可以使用混淆矩阵来找出答案。 测试混淆矩阵 ? 混淆矩阵数组 打算让这个矩阵更漂亮一点： ?...同样，该模型似乎混淆了金属玻璃和塑料玻璃。有了更多的时间，相信进一步的调查可以帮助减少这些错误。 ?...最终在测试数据上获得了92.1％的准确度，这非常棒 - TrashNet数据集的原始创建者在70-30测试训练拆分中使用支持向量机实现了63％的测试精度（训练了神经网络以及27％的测试精度）。
另外，本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用，列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。...本教程将介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构，解释它的工作原理，并使用pytorch实一步步实现一个简单的CNN网络。 什么是卷积神经网络？...在训练模型时，它们会将训练样例分解为训练，测试和交叉验证集。...交叉熵损失（也称为对数损失）输出介于0和1之间的概率值，随着预测标签与实际标签的分离概率的增加而增加。 对于机器学习，会使用精度，召回率和混淆矩阵等其他准确度度量。...我们的模型与精度达到80％以上的模型之间的主要差异之一是层数。我们的网络有一个卷积层，一个池层和一个全连接层，一个输出层。
理想和现实总是有差距的，幸好还有差距，不然，谁还稀罕理想？ 全文字数：3767字 阅读时间：12分钟 前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。...对于二分类问题来说，混淆矩阵实际上是一个(2, 2)的矩阵，也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...▲二分类问题的混淆矩阵 上图中最上面一行和最左边一列对应的就是这个混淆矩阵相应的行和列的名称，真正的数值分布在(2, 2)的矩阵中： 矩阵中的每一行代表对于预测的问题来说相应的真实值是多少，这里将真实值写成...不过咱们的这种排列方式是相对比较正规的更加符合大多数人习惯的一种排列方式，所以有些时候在一些资料中看到给出的混淆矩阵没有行标和列标，通常都是咱们的这种排列方式。...通过这种方式就可以非常简单的记住混淆矩阵的行和列代表什么以及每一行每一列对于分类问题是怎么排列的。 一旦有了这样的表格就可以在这个表格中写入内容。 ?
卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...对于图像而言，原始数据以像素的形式出现，像素由数字表示，并使用两个维尺寸（高度和宽度）进行排列。 图片的高和宽 为了表示两个维度，我们需要两个轴。 ? 图像的高度和宽度在最后两个轴上表示。...总结 现在我们应该很好地理解了CNN输入张量的整体形状，以及阶、轴和形状的概念是如何应用。 当我们开始构建CNN时，我们将在以后的文章中加深对这些概念的理解。在那之前，我们下期再见!
输出向量O（x，y）= CP（P（x，y））是属于（Ih，Iw，k）维输出矩阵O的k通道向量，其包含在所有图像块上执行的Cp的结果P（x，y）。...实验 作者提出了基准测试结果，比较了改进的网络CI和在图像的所有补丁上运行的基于补丁的CNN Cp。实验在GeForce GTX TITAN X上进行。...CI和 Cp的速度基准 加速基于补丁的CNN 在这里将解释如何使用“具有池化或跨越层的CNN快速密集特征提取”的实现来加速任何基于补丁的CNN。...项目结构很简单，有两个实现：pytorch和tensforflow，每个包含以下内容： FDFE.py - 实施所有方法层以及论文中描述的前后处理方法 BaseNet.py- 这是指在训练补丁P上实施预先训练的...该测试生成一个大小的随机输入图像I，imH X imW并在Cp和CI上对其进行评估。 该脚本继续并评估CNN输出之间的差异并执行速度基准测试。
准备数据 将导入常用的库并配置用于深度学习的东西。因为Kaggle没有最新的PyTorch和fastai库，将打开互联网并安装pip。打开GPU，然后将列出硬件和软件的可重复性。...图层 - 此处说明CNN的默认fastai图层。这些是具有batchnorm，dropout，linear和Relu函数的PyTorch图层块。最后一组层由2d池化层和平坦化层组成。...评估 - 跟踪错误率，精度和灵敏度。深入研究混淆矩阵。 训练了较小的数据子集并使一切正常。然后切换到完整的数据集。经过四个时期的训练，解冻四个时期的训练后，得到了一个误差率为15％的基线模型。...但后来查看了混淆矩阵，发现近一半的黑色素瘤病例被分类为良性标签。那是个问题。 参与了许多潜在的修复工作。最好的模型使用ResNet50转移学习，12个总训练时期，批量大小为64，浮点精度为32。...错误率现在下降到10.7％，这是混淆矩阵： ? 潜在的未来方向 测试更多超参数组合。 除了图像之外，让用户输入年龄。这些数据可能会提高准确性。但是也会增加摩擦力。
链接：cnn-dogs-vs-cats pytorch给我们提供了很多已经封装好的数据集，但是我们经常得使用自己找到的数据集，因此，想要得到一个好的训练结果，合理的数据处理是必不可少的。...分析数据： 训练集包含500张狗的图片以及500张猫的图片，测试接包含200张狗的图片以及200张猫的图片。...数据预处理：得到一个包含所有图片文件名（包含路径）和标签（狗1猫0）的列表： def init_process(path, lens): data = [] name = find_label...，训练集中数据编号为0-499，测试集中编号为1000-1200，因此我们可以根据这个规律来读取文件名，比如参数传入： path1 = 'cnn_data/data/training_data/cats...对猫狗数据分类的具体实现请见：CNN简单实战：pytorch搭建CNN对猫狗图片进行分类 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130066.html原文链接
文章中给出了GitHub代码，本文是一篇学习PyTorch和ResNet的很好的实例教程。 ?...您可以下载Jupyter笔记本，其中包含从下载数据集到创建基于未标记测试集的提交文件的所有步骤。CNN模型的训练代码大多基于fast.ai的CNN课程。...当测试准确性仅为87％时，我感到很惊讶: 测试准确性和验证准确性之间的巨大差异是验证集设计不当或过度拟合验证集。...▌误差分析 ---- ---- 除了像混淆矩阵这样的常用工具外，您还可以通过检查几个极端情况来分析错误：大多数不正确的预测，最正确的预测，最不确定的预测。...▌测试时间增加 ---- ---- 测试时间增加（Test-time augmentation, TTA）通常有助于提高精度。
文章中给出了GitHub代码，本文是一篇学习PyTorch和ResNet的很好的实例教程。 ?...您可以下载Jupyter笔记本，其中包含从下载数据集到创建基于未标记测试集的提交文件的所有步骤。CNN模型的训练代码大多基于fast.ai的CNN课程。...当测试准确性仅为87％时，我感到很惊讶: 测试准确性和验证准确性之间的巨大差异是验证集设计不当或过度拟合验证集。...▌误差分析 ---- 除了像混淆矩阵这样的常用工具外，您还可以通过检查几个极端情况来分析错误：大多数不正确的预测，最正确的预测，最不确定的预测。...我在测试集上获得了99.2953％的准确度。非常好！那么我们可以进一步改进吗？ ▌测试时间增加 ---- 测试时间增加（Test-time augmentation, TTA）通常有助于提高精度。
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...-c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install...pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 通过pip安装 python3 # Python 3.5 pip3 install https://download.pytorch.org
高级库通过以下方式节省你的时间: 提供经过良好测试的训练循环 支持配置文件 支持多 GPU 和分布式训练 检查点/实验的管理 自动记录训练进度 从这些高级库中获得最大价值需要一些时间。...具有最佳 Top-1精度的 CNN 分类模型在泛化方面可能不是最佳分类模型。根据你的领域和需求，你可能希望保存假阳性/假阴性率最低的模型或平均精度最高的模型。...可视化 Grad-CAM 热图有助于确定模型做出预测是基于真实病理学还是基于图像artifacts 混淆矩阵——向你展示哪一对类别对你的模型来说最具挑战性 ?...混淆矩阵揭示了模型对特定类型进行错误分类的频率(Eugene Khvedchenya，ALASKA2 Image Steganalysis，Kaggle) 预测的分布——给你关于最佳决策边界的洞察 ?...跨训练和验证的度量标准 最终度量值训练会话的超参数 混淆矩阵，精度-召回曲线，AUC (如果适用) 模型预测的可视化(如果适用) 一图胜千言 看到模型的预测是非常重要的。
长久以来，为避免手机APP被反编译和破解，大多数移动开发者选择代码混淆技术来抵抗破解者的攻击。但随着不断有应用被破解和盗版的事件发生，让越来越多的开发者开始质疑这种抵御方式的有效性。...用代码混淆技术来保护手机APP安全到底是良策还是误区，本文将以代码混淆工具-ipaguard 详细结束。什么是代码混淆？代码混淆是将程序的代码转换成一种功能上等价，但是难于阅读和理解的形式的行为。...代码混淆的方式为避免出现盗版，提高应用安全性，技术人员对一款APP进行了代码混淆。图1是进行代码混淆前后的代码结构对比。...对进行过代码混淆的APP进行破解和插入恶意广告全过程虽然做了代码混淆，但混淆只是对源代码的类名和一些变量名做了变换，增加了破解者阅读的难度，并不能真正阻止反编译。...重要的是盗版应用中的广告大多是恶意广告，会在用户不知情的情况下下载程序，造成流量的消耗和资费的损失，影响用户体验更损害正版APP的品牌形象。所以，单纯的通过代码混淆并不能完全保证应用安全。
子类决策 在检查单个模型的验证集上的混淆矩阵后，发现它常常使一类混淆同一类。...这显示了转移学习的显着效率-只需很少的数据和计算，该模型就已经可以在相关任务上显示出良好的性能。 添加数据增强和训练10个纪元以上，获得0.93076的测试精度。...这证实了拥有大量训练数据集的重要性以及增强技术的可扩展性。 加上班级平衡和学习率安排，测试准确性达到0.94230。此外，混淆矩阵表明，平衡后，该模型可以更准确地预测代表性不足的类别。...通过对比拉伸所有图像以及特定子类上的训练模型并将其预测结合起来，测试精度提高到0.95865。混淆矩阵显示出在子类中准确分类的改进，尤其是对于“城市”子类。...最后，在对ResNet18网络进行抗锯齿并组合训练和验证集以使用所有可用于训练的带注释数据之后，测试精度将提高到0.97115。抗锯齿是提高泛化能力的强大方法，当图像数据有限时，抗锯齿至关重要。 ?
所有指标都在cpu和gpu上经过严格测试。...这种模式可用于确保检测呈阳性的患者被隔离，以避免传播病毒并迅速得到治疗。 为了评估你的模型，你计算了4个指标：准确性、混淆矩阵、精确度和召回率。...对于二元分类，另一个有用的度量是混淆矩阵，这给了我们下面的真、假阳性和阴性的组合。 ?...我们可以从混淆矩阵中快速确定两件事： 阴性患者的数量远远少于阳性患者的数量 —> 这意味着你的数据集是高度不平衡的。...有5名患者检测失败 从准确性来看，这个模型似乎表现得很好，但考虑到混淆矩阵，我们发现这个模型过于专注于预测阴性患者，而未能预测阳性患者。
原作：Kevin Vu 翻译：董亚微 原文：https://dzone.com/articles/yolov5-pytorch-tutorial YOLO算法提供高检测速度和性能，检测具有很高的准确性和精度...本教程将重点介绍 YOLOv5 以及如何在 PyTorch 中使用它。 YOLO是“You only look once”的首字母缩写，是一种开源软件工具，可有效用于实时检测给定图像中的物体。...YOLO 算法不仅通过其单前向传播功能提供高检测速度和性能，而且还以极高的准确度和精度检测它们。 在本教程中，我们将重点介绍 YOLOv5，它是 YOLO 的第五个版本。...数据集 本教程中使用的 VinBigData 512 图像数据集可以在 Kaggle 上找到。数据集分为两部分：训练数据集和测试数据集。...为了工作方便，我们将首先定义训练和测试数据集的标签和图像的直接路径。
支持的PyTorch CPU特性 Channels last (NHWC)支持 对于CNN模型（如ResNet-50），提供训练和推理阶段的channel_last内存格式支持。...确保现有CNN、Transformers模型在CPU后端得到良好支持。 5. 实现CPU用户基准测试 支持x86和ARM架构下的全面基准测试。...集成新的CPU特性，例如电感器量化技术。 不断增强CPU用户基准测试，并将其整合到PyTorch常规测试流程和HUD中。...在CPU端，torch AMP指的是FP32和BF16。这是因为在当前的Xeon硬件上，BF16更适合于实现加速。我们只有矩阵乘法、INT8和BF16硬件加速器，没有float16。...我们所做的另一件事是启用和修复现有模型（如CNN和transformers）中的一些CPU支持，以确保它们在CPU后端上自由运行。此外，我们还增强了CPU后端的测试框架能力。
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