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Tensorflow滑动平均模型

Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析 移动平均法相关知识 原文链接 移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法(Moving average...移动平均法的种类 移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均。 简单移动平均法 简单移动平均的各元素的权重都相等。...移动平均法的优缺点 使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。...tf.train.ExponentialMovingAverage 函数定义 tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型,他使用指数衰减来计算变量的移动平均值...=False, name="ExponentialMovingAverage"): decay是衰减率在创建ExponentialMovingAverage对象时,需指定衰减率(decay),用于控制模型的更新速度

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    Pytorch基础】线性模型

    线性模型 一般流程 准备数据集(训练集,开发集,测试集) 选择模型(泛化能力,防止过拟合) 训练模型 测试模型 例子 学生每周学习时间与期末得分的关系 x(hours) y(points) 1 2 2...设计模型 观察数据分布可得应采用线性模型: \hat y = x * w + b 其中 \hat y 为预测值,不妨简化一下模型为: \hat y = x* w 我们的目的就是得到一个尽可能好的...因此,对于多样本预测的平均损失函数为(Mean Square Error): MSE = \frac{\sum_{i=0}^{n}(\hat y_i - y_i)^2}{n} # 定义模型函数 def...的具体值因此我们给它一个随机初始值,假设 w = 3 x(hours) y(points) y_predict loss 1 2 3 1 2 4 6 4 3 6 9 9 MSE=14/3 可知本轮预测平均损失为...14/3 为找到最佳权重,可枚举权重值判断损失,损失最小为最佳 # 存放枚举到的权重 w 的取值 w_list = [] # 对应权重的平均误差 mse_list = [] # 枚举权重,步长为 0.1

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    PyTorch模型微调实例

    __version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候,说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型,那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢...PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据,如果我们的数据训练数据不够,这些数据是可以作为基础模型来使用的。 为什么要微调 1....前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍,没有必要重复造轮子。...新数据集比较小和原始数据集合差异性比较大,如果上面方法还是不行的化那么最好是重新训练,只将预训练的模型作为一个新模型初始化的数据 4....固定层的向量导出 PyTorch论坛中说到可以使用自己手动实现模型中的forward参数,这样看起来是很简便的,但是这样处理起来很麻烦,不建议这样使用。

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    【colab pytorch】保存模型

    保存模型总体来说有两种: 第一种:保存训练的模型,之后我们可以继续训练 (1)保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict...(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict():模型参数 optimizer.state_dict():优化器 epoch...:保存epoch,为了可以接着训练 (2)恢复模型 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict...(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1 第二种:保存测试的模型,一般保存准确率最高的 (1)保存模型 这时我们只需要保存模型参数就行了...torch.save(model.state_dict, path) (2)恢复模型 model.load_state_dict(torch.load(path))

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    PyTorch 实战(模型训练、模型加载、模型测试)

    本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载...此时拟合目标就变为F(x),F(x)就是残差: [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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    深度学习模型加速:Pytorch模型转TensorRT模型

    ://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch模型进行加速,以实现效率的提升。...目前常用的深度学习模型加速的方法是:将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型pytorch和tensorflow我们了解,那么TensorRT是什么呢?...利用 TensorRT Model 进行模型的 Inference。 注意:由于我只进行了 Pytorch -> TensorRT 模型的转换。...https://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch 是一个直接将 Pytorch 模型转换为 TensorRT 模型的库,但是不能保证所有的模型的都能转换成功,比如本文所转换的...这条路是使用最广泛的,首先将 Pytorch 模型转换为 ONNX 表示的模型;再将 ONNX 表示的模型转换为 TensorRT 表示的模型。这个方法也是本文重点介绍的方法。

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    Pytorch实现线性回归模型

    使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念,还可以为进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。...⚔️ 在接下来的教程中,我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型,包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~ 我们接下来使用Pytorch的API来手动构建一个线性回归的假设函数损失函数及优化方法...熟悉流程之后我们再学习如何使用PyTorch的API来自动训练模型~ import torch from sklearn.datasets import make_regression import matplotlib.pyplot...我们看一下训练后的效果: 可以看到经过重复训练几乎和原本的真实直线吻合, 我们在每次epochs后都会记录平均损失,看一下平均损失的下降趋势: 回顾:随机梯度下降算法(SGD)  from sklearn.linear_model...接下来我们看一下PyTorch的相关API的自动训练:  模型定义方法 使用 PyTorch 的 nn.MSELoss() 代替自定义的平方损失函数 使用 PyTorch 的 data.DataLoader

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    模型集成 | 14款常规机器学习 + 加权平均模型融合

    本文是受快照集成的启发,把titu1994/Snapshot-Ensembles项目中,比较有意思的加权平均集成的内容抽取出来,单独应用。...、14套模型的重要性输出 6、14套模型的ROC值计算与plot 7、加权模型融合数据准备 8、基准优化策略:14套模型融合——平均 9、加权平均优化策略:14套模型融合——加权平均优化 一些细节了解:...3.2.8 基准优化策略:14套模型融合——平均 def calculate_weighted_accuracy(prediction_weights): weighted_predictions...(prediction_weights) >>> Accuracy : 79.7 >>> Recall : 0.7043390514631686 对14套模型平均权重并进行加权。...3.2.9 加权平均优化策略:14套模型融合——加权平均优化 def MinimiseOptimize(preds,models_filenames,nb_classes,sample_N,testY

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    微管滑动模型动画_滑动平均序列

    因为本人是自学深度学习的,有什么说的不对的地方望大神指出 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially...然后说一下这个滑动平均模型和深度学习有什么关系:通常来说,我们的数据也会像上面的温度一样,具有不同的值,如果使用滑动平均模型,就可以使得整体数据变得更加平滑——这意味着数据的噪音会更少,而且不会出现异常值...滑动平均模型在深度学习中还有另一个优点:它只占用极少的内存 当你在模型中计算最近十天(有些情况下远大于十天)的平均值的时候,你需要在内存中加载这十天的数据然后进行计算,但是指数加权平均值约等于最近十天的平均值...滑动平均模型的代码实现 看到这里你应该大概了解了滑动平均模型和偏差修正到底是怎么回事了,接下来把这个想法对应到TensorFlow的代码中。...一旦训练的时候遇到个“疯狂”的参数,有了滑动平均模型,疯狂的参数就会被抑制下来,回到正常的队伍里。

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    matlab中ewma实现,ewma 移动平均模型

    不过在一般情况下,EWMA 控制图比 …… (yt1yt yt1) 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentia… 1 (y ? y ? y ) yt t ?1 t t ?...1 3 中心移动平均 3期中心移动平均 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentially Weighted Moving Averages) ~ ? ?...实际上EWMA估计中更合适的…… (yt1yt2yt3) 中心移动平均 3期中心移动平均 ~ yt .13(yt1yt yt1) 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentially Weighted...… 01-01 图4.6 三种模型求得深发展日收益波动率时序图实线为简单加权移动平均(SMA)模型结果图,虚线为指数加权(EWMA)模型结果图, 点线为GARCH(1,1)模型结果图。...0 =0时,IGARCH模型相当于一个无限期的指数 加权移动平均模型(EWMA)。

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    PyTorch中的模型创建

    最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类,需要继承nn.Module 定义各种层,包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播,...FC层过多,容易对其中某条路径产生依赖,从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题,在 FC层之间通常还会加入随机失活功能,也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元,从而增强模型的泛化能力...--------------------------------------------------- Process finished with exit code 0 池化层 池化包含最大池化和平均池化...torch.size( [4,3,24,24]) output1.shape = torch.size([4,3,11,11]) output2.shape = torch.size([4,3,11,23]) 平均池化...平均池化就是用一个区域中的平均数来代替本区域 torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad

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    PyTorch入门:(五)模型的搭建

    前言:本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记,部分截图来自视频中的课件。...png 用于将数据从一个维度通过线性变换成另外一个维度,类似ANN中的前向传播 损失函数与反向传播 损失函数用于计算输出和目标之间的差距,为神经网络的参数更新提供一定的依据(反向传播) 可以在这里看PyTorch...支持的损失函数: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions 在损失函数中需要重点关注的就是输入输出数据要求的维度大小。...pytorch支持的优化器可以在:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 中查看。...现有模型的使用 pytorch中也提供了一些已经训练好的模型可以使用并且修改,以VGG16模型为例做分类问题,模型结构如下: 1_NNifzsJ7tD2kAfBXt3AzEg.png 在pytorch

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