在单细胞流程中，需要选定合适的主成分数量然后再进行后续的分析，过多和过少的主成分都可能会为后续的分析带来不同程度的影响。过多的主成分可能会导致模型过拟合。...PCA通过将原始数据投影到新的轴（主成分）上，目的是提取数据中的主要变异。如果保留过多的主成分，模型可能会捕捉到数据中的噪声而非有意义的生物学信号，导致分析结果不具有泛化能力。...过少的主成分可能会丢失重要的生物学信息。PCA通过减少数据的维度来简化数据集，但如果去除的主成分包含了对细胞群体分类有重要意义的信息，可能导致后续分析中细胞类型或亚群体的识别不准确。...因此我们在分析的时候通常会看一下ElbowPlot，在 ElbowPlot 中，肘部位置通常对应的是方差贡献急剧下降的位置。...笔者也去Seurat官网上回溯了官方流程，事实上开发团队也并没有对此细节给出答案，在Seurat5_integration分析中他们直接选择了30作为主成分数量。
各种连代码都没写过的人，也纷纷表示这东西就是小孩堆积木，然后整个大功耗的服务器跑上几天，调调参数。然后每个实验室招生，都说自己是做什么深度学习，机器 学习，大数据分析的，以此来吸引学生。...我鄙视那些连代码都没写过，一点细节都不懂的人在那里瞎吹。在传统的学科中，比如数学，物理这些基础学科或者建筑，土木这样的基础应用中，也许一个硕士生，博士生苦苦研究很久都比不上他们的导师。...TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...比如： 在一个图片分类任务中，我们使用别人训练好的网络来提取特征，但是我们的分类数目和原模型不同，这样我们只能取到 fc 层，后面的分类层需要重新写。这样我们就需要添加新的变量。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好
各种连代码都没写过的人，也纷纷表示这东西就是小孩堆积木，然后整个大功耗的服务器跑上几天，调调参数。然后每个实验室招生，都说自己是做什么深度学习，机器 学习，大数据分析的，以此来吸引学生。...TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...比如： 在一个图片分类任务中，我们使用别人训练好的网络来提取特征，但是我们的分类数目和原模型不同，这样我们只能取到 fc 层，后面的分类层需要重新写。这样我们就需要添加新的变量。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好...但是但是，联合的模型再加到模型融合中，还是会有提升的哈。那么在进行模型联合训练的时候，有些细节就需要注意了。
1.3 SCALARS Tensorboard 的标量仪表盘，统计tensorflow中的标量（如：学习率、模型的总损失）随着迭代轮数的变化情况。...图四 tensorboard中的DISTRIBUTIONS栏目内容展开界面 1.6 PROJECTOR 嵌入式投影仪表盘，全称Embedding Projector，是一个交互式的可视化工具，通过数据可视化来分析高维数据...图五 tensorboard中的PROJECTOR栏目内容展开界面 Embedding Projector从模型运行过程中保存的checkpoint文件中读取数据，默认使用主成分分析法（PCA）将高维数据投影到...3）查看各变量的变化趋势 在SCALAR、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS等栏目下查看accuracy、weights、biases等变量的变化趋势，分析模型的性能 4）修改code 根据...3）和4）的分析结果，优化代码。
本文作者：CSDN优秀博主 专栏作者 「不会停的蜗牛」 什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，...distribution 和 histogram 是两种不同的形式，可以看到整体的状况。 在 embedding 中可以看到用 PCA 主成分分析方法将高维数据投影到 3D 空间后的数据的关系。 ?...如何用 TensorBoard 在官网有两篇关于 TensorBoard 的教程，学习之后总感觉还是不太会用，只是讲了如何做出图来，可是到底该怎么发挥 TensorBoard 的功能呢，不能只是看看热闹...可以看到 bias 等在不同模型中是如何变化的 ?...这样可以看到测试集的 1024 个数据， 我们现在用的 PCA，选了 top 3 的主成分，然后展示了 3D 的表示图， ?
随着人工智能在公众层面的热度不断提升，业内人士的关注点却更加聚焦在AI与现实场景的结合，比如如何加速一个深度学习项目的落地。...所谓迁移学习，就是将在某一问题上已经训练好的模型尽快迁移到另外一个问题上。比如，让一个围棋高手在更短的时间内学会象棋，或者让一个训练好的人脸识别模型很快迁移到识别猪脸的问题上。...比如，在图像迁移学习中，可以将一组目标问题的图片，通过训练好的卷积层来得到瓶颈层，这些瓶颈层向量就是多个高维向量。...不同迭代轮数下MNIST测试数据在瓶颈层的向量可视化结果 在实际应用中，我们可以根据新问题的测试数据，通过已经训练好的模型的卷积层来获取 embedding 向量矩阵。...通过对这个向量矩阵的可视化分析，能够更好地判断已有的模型，是否能够被很好地迁移到新的问题。
导读：主成分分析是数据降维中的一个非常经典、常用的方法，本文希望用一种简单易懂的方式，帮助大家了解为什么需要降维、降维的注意点及主成分分析究竟如何实现。...2 PCA介绍 主成分分析（Principal Component Analysis）即是一种借助正交变换将可能存在相关性的维度转换为线性不相关维度的降维方法，转换后生成的维度叫主成分（PC），是旧维度的线性组合...，因此PCA的关键就是如何找到合适的主成分。...因为在第一主成分中包含的信息不需要出现在第二主成分中了，所以两个主成分之间彼此独立，数学上用协方差为0表示相互独立，因此我们还需满足两个主成分的协方差为0这个条件。...pca.fit_transform(x)#训练pca模型并反馈降维后数据 #pca.transform(x)#模型训练好后，调用模型对新数据进行pca转换 原始数据如下： 降维后数据如下： 4
Tensorboard 中以一个可视化的方式看到， ?...distribution 和 histogram 是两种不同的形式，可以看到整体的状况。 在 embedding 中可以看到用 PCA 主成分分析方法将高维数据投影到 3D 空间后的数据的关系。 ?...---- 如何用 TensorBoard 在官网有两篇关于 TensorBoard 的教程，学习之后总感觉还是不太会用，只是讲了如何做出图来，可是到底该怎么发挥 TensorBoard 的功能呢，不能只是看看热闹...可以看到 bias 等在不同模型中是如何变化的 ?...这样可以看到测试集的 1024 个数据， 我们现在用的 PCA，选了 top 3 的主成分，然后展示了 3D 的表示图， ?
环境噪声矢量是通过主成分分析（通常缩写为PCA）来计算的，这就是为什么SSP投影仪通常有“PCA-v1”这样的名称。...（顺便说一句，由于执行主成分分析的过程在幕后使用了奇异值分解，因此在已发表的论文中也经常看到类似“投影仪是使用SVD计算的”这样的短语。）...投影仪存储在raw.info的projs字段中： 在MNE-Python中，使用主成分分析(通常缩写为"PCA")来计算环境噪声向量，这就是SSP投影通常使用"PCA-v1"之类的名称的原因。...""" 通过比较使用和不使用投影的曲线图，可以看到投影仪对测量信号的影响。...想要了解心电图(ECG)投影仪如何影响测量的信号，我们可以再次对使用投影和不使用投影的数据进行绘图（注：plot()方法只能临时应用投影进行可视化，而不会永久更改基础数据）。
左上角是原始图像，其他3个图像由CartoonGAN使用不同的动漫样式生成。 训练自己的专属CartoonGAN 在本节中，我们将解释如何使用我们提供的脚本训练CartoonGAN。...注意，testA文件夹中的8个图像将在每个纪元后进行评估，因此它们不会出现在trainA中。...这里提供了详细的日志消息，模型架构和进度条，可以使你可以更好地了解训练训CartoonGAN时发生的情况。...已经完美集成，因此你可以通过以下方式轻松监控模型的性能： tensorboard --logdir runs 经过一段时间的训练，你应该能够看到以下的数据图示： ?...使用训练好的CartoonGAN生成动漫风格图像 在本节中，我们将介绍如何使用经过训练的CartoonGAN生成动画。
随着家用投影仪的普及，与之相关也出现了很多新问题，今天的文章为亮风台公司投稿，让我们一起来看看来自应用一线的工业界如何用深度学习解决光照补偿问题。...(b) 投影仪投射的图片（也是我们想要看到的效果）。(c) 相机拍摄到的，没有补偿的投影结果，即将(b)直接投影到(a)上。(d) 我们模型计算出的补偿图。...为了解决投影仪光学补偿问题，一般是用一个相机来拍摄大量的投影仪投射的图片，然后从这些拍到的和投射的图片对中拟合出一个光学补偿函数，再将要投射的图片经过这个光学补偿函数补偿，最后由投影仪投射，这样投射的补偿正好可以抵消非理想屏幕的颜色和纹理和投影仪本身的非线性光学特性...(b) 用拍摄到和投射的图片对训练CompenNet ? 。(c) 用训练好的CompenNet ? 补偿输入的图片（也是想要用户看到效果） ? , 然后将补偿后的图片 ? 投影。 实验结果 ?...可以明显看到，微调预训练模型的结果优于从新训练CompenNet，而且因为只需要少量样本和训练时间，在实际使用中也更便捷。 ? 事实上，这不是亮风台第一次在投影AR算法上取得重要研发突破。
再比如在尽可能不修改原来模型源代码的情况下，获取预训练好模型的某些层的输出（Fast Neural Style 需要用到），或者是使用多个预训练好的子模型，分别初始化一个复杂模型的某一部分，因为子模型的结构都是相似的...(真的要在做实验的时候考虑如何把模型部署到手机，利用 TPU 加速？) Unix 哲学：KISS（keep it simple, stupid）。...（http://t.cn/RWWPC3s）代码是 PyTorch 中对所有模型对象的封装，我觉得几乎所有人都应该看看，深度学习框架的设计可以很简单！...而且 PyTorch 文档中的给出了很多示例，在 IPython 下可以直接拷贝运行，做实验测试。 ? PyTorch 中没有 TensorBoard?...lanpa/tensorboard-pytorch （http://t.cn/RKaVnUz）不仅功能强大（支持 Tensorboard 几乎所有的操作，连计算图都支持，只是显示效果不好），而且接口简单
设置 TensorBoard 回调 在TensorFlow中，你需要通过TensorBoard回调来记录数据，以便后续在TensorBoard中查看。.../logs") # 使用回调来训练你的模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback]) 在这个例子中...Images（图像） 和 Audio（音频）：用于显示训练过程中产生的图像和音频数据。 Projector（投影仪）：用于高维数据的降维可视化，如嵌入向量。 4....通过正确设置TensorBoard回调和启动TensorBoard服务器，你可以轻松地监控和分析模型的训练过程和结果，从而做出更好的调整和决策。...色彩空间转换： 支持颜色空间的转换，如RGB到灰度、RGB到HSV等，方便用户进行颜色信息的分析和处理。
该技术应用光学成像原理，对现实世界的物体进行扫描，通过复杂的数据分析、数字图像处理得到目标物体的三维形态数据。该技术几乎不受目标物体的形状限制，经过处理的虚拟数据具有广泛的应用价值。...本文以格雷码结构光三维测量为编码原理，用SolidWorks建立三维模型，MeshLab处理点云数据图像。...关键词 三维测量；光栅投影；格雷码；结构光；标定 测量系统原理 三维扫描系统主体是德州仪器研发的DLP4500投影仪，投影仪包括USB接口连接PC,电源接口也是连接到计算机，最后一个接口通过触发线连接到相机的相应触发引脚...，最后根据标定好的系统参数根据绝对相位值分析计算出被测物体表面三维点云数据。...按照提示和在整个过程中屏幕上的警告。注:相机标定数据已经存在。如果怀疑校准数据,或使用不同的相机,输入“1”重新标定相机。输入“0”保存相机标定数据。 相机视图窗口将会出现在电脑主屏幕。
主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据在二维或者三维可视化呈现。具体原理我在这里就不再详述，网上有很多教程都不错，可以参考 这里 或者 PCA 的维基百科页面。...YY 中的新变量依据该变量对原始变量的解释能力（解释的总方差）从高到低排序，那么第一个就称为第一主成分，第二个就称为第二主成分，以此类推。...此外，可以使用 pca.explained_variance_ratio_ 查看各个主成分解释的总方差：[ 0.14890594, 0.13618771, 0.11794594] ，这三个主成分解释了大约...TensorBoard 12月7号 Google 在其开发者博客中宣布了一个开源的高维数据可视化工具：Open sourcing the Embedding Projector: a tool for...以MNIST为例，可以看到这三个主成分对原始信息的解释比例只有 25.9%。 END
本文中介绍的是如何在sklearn库中使用PCA方法，以及理解PCA方法中的几个重要参数的含义，通过一个案例来加深理解。 ?...PCA 什么是PCA 主成分分析（Principal components analysis，简称PCA）的思想: 将n维特征映射到k维上（k的正交特征(新的坐标系)。...explained_variance_：它代表降维后的各主成分的方差值。方差值越大，则说明越是重要的主成分。...当模型训练好后，对于新输入的数据，可以直接用transform方法来降维。...98.31%，所以算法只保留了第1个特征 参考 sklearn-PCA 降维-PCA 刘建平-用scikit-learn学习主成分分析
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。...那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？ 理想的状态是模型发布者编写出完备的文档，给出示例代码。...但在很多情况下，我们只是得到了训练好的模型，而没有齐全的文档，这个时候我们能否从模型本身上获得一些信息呢？比如模型的输入输出、模型的结构等等。 答案是可以的。...查看模型的计算图 了解tensflow的人可能知道TensorBoard是一个非常强大的工具，能够显示很多模型信息，其中包括计算图。...问题是，TensorBoard需要模型训练时的log，如果这个SavedModel模型是别人训练好的呢？
上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化，用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果，本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。...要想掌握Tensorboard，我们需要知道一下几点： 支持的数据形式 具体的可视化过程 如何对一个实例使用Tensorboard 数据形式 （1）标量Scalars （2）图片Images ...但是这样不能观察到神经网络在训练过程中的每个神经元的具体变化情况，不如tensorboard的功能多，只能看到我们在训练过程中的loss下降的情况，训练是否收敛等。...简单说说特性： 支持Scaler打点数据展示，可将训练信息以折线图的形式展现出来，方便观察整体趋势，还能在同一个可视化视图中呈现多条折线，方便用户对比分析。...支持Histogram参数分布展示功能，方便用户查看参数矩阵中数值的分布曲线，并随时观察参数数值分布的变化趋势。 支持Graph查看深度神经网络的模型结构。
1 神器级的TensorBoard TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。...我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。...指的是日志目录，每次训练模型时，TensorBoard会在日志目录中创建一个子目录，在其中写入日志，TensorBoard的web应用正是通过日志来感知模型的训练状态，然后更新到网页端。...通过TensorBoard提供的图标，我们可以清楚的知道训练模型时loss和accuracy在每一个epoch中是怎么变化的，甚至，在网页菜单栏我们可以看到，TensorBoard提供了查看其他内容的功能...distribution 和 histogram 是两种不同的形式，可以看到整体的状况。 在 embedding 中可以看到用 PCA 主成分分析方法将高维数据投影到 3D 空间后的数据的关系。
我们在训练模型的时候经常会出现各种问题导致训练中断，比方说断电、系统中断、内存溢出、断连、硬件故障、地震火灾等之类的导致电脑系统关闭，从而将模型训练中断。...这样就可以在每一轮训练结束后将当前的网络模型参数保存到一个新的.pth文件中，文件名中包含轮数以便于后续的查看和比较。...其中，字典的键是各个层次结构的名称，而键所对应的值则是该层次结构中各个参数的值。然后，使用model.load_state_dict()函数将state_dict中的参数加载到已经定义好的模型中。...这个函数的作用是将state_dict中每个键所对应的参数加载到模型中对应的键所指定的层次结构上。.../saved_models/bird/pretrained/state_epoch_940.pth如果你想更深层次了解其原理，即DFGAN22 版是如何保存模型和读取模型的，可以打开code/lib/utils.py
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