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。
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？
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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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
虽然TF/IDF矢量化或其他高级词嵌入(如GLOVE和Word2Vec)在此类NLP业务问题上表现出了良好的性能，但这些模型存在局限性就是使用一个向量对词进行编码而不考虑上下文的不同含义。...为简便起见，我已展示了如何对单词计数列进行计数，其中单个标题中使用的总单词数将被计算在内。您可能还需要处理类似于TITLE的Abstract列，以及ABSTRACT和TITLE的组合。...Class从我们的原始输入特征生成张量，并且Pytorch张量可以接受class的输出。...我已使用dropout 0.3来随机减少特征，以最大程度地减少第2层的过拟合。第3层采用了768维特征，这些特征是从使用BERT的第2层输出的。它返回6个特征，这是对目标列表的最终预测。...我对这两个案例都进行了训练，发现“ABSTRACT”特征本身的F1分数比标题和标题与抽象相结合要好得多。
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