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使用Pytorch实现Kmeans聚

Kmeans是一种简单易用的聚算法,是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法,比如人脸搜索项目、物体检测项目(yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚)等。...一般使用Kmeans会直接调sklearn,如果任务比较复杂,可以通过numpy进行自定义,这里介绍使用Pytorch实现的方式,经测试,通过Pytorch调用GPU之后,能够提高多特征聚的速度。...init_points = x[init_row] self.centers = init_points while True: # 聚标记...(0)) self.centers = centers def representative_sample(self): # 查找距离中心点最近的样本,作为聚的代表样本...因为pytorch的矩阵运算接口基本是照着numpy写的,所以numpy的实现方式大概只需要将代码中的torch替换成numpy就可以了。

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Java对象级别与别的同步锁

对象级别的同步锁 对象级别的同步锁:当我们想要在多线程环境下同步执行一个非静态方法或非静态代码块时,在的方法或代码块加上synchronized关键字,可以保证对象实例级别数据的线程安全。...(比较后文的别的同步锁,回头来理解这句话) 对象级别的加锁的代码如下,如:在方法上加锁,锁对象为当前的实例化对象 public class DemoClass{ public synchronized...别的同步锁 别的锁可以防止多个线程在运行时进入该类所有实例化对象的 "synchronized块中。...为了保障静态数据线程安全,应该使用别的锁定。我们知道static关键字将方法的数据关联到的级别上,所以在静态方法上使用锁。...,别的锁 public class DemoClass{ public void demoMethod(){ //获取 .class的引用,别的锁,对该类所有的实例化对象生效

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人脸识别的安全风险及四防护思路

人脸识别技术是基于人面部特征数据进行身份识别的一项生物特征识别技术。随着大数据、人工智能、云计算、5G等技术迅猛发展,人脸识别技术获得了广泛应用空间。...2021年央视“3·15”晚会 人脸识别技术是基于人面部特征数据进行身份识别的一项生物特征识别技术。随着大数据、人工智能、云计算、5G等技术迅猛发展,人脸识别技术获得了广泛应用空间。...“换脸”、“偷脸”、“丢脸”现象层出不穷,除了人脸识别技术本就存在的不足和缺陷,还有商家对于人脸识别的滥用和不负责外,以及技术的滥用。...人脸识别面临的三风险 顶象业务安全专家分析,目前人脸识别风险主要分为仿冒、攻击、盗取等三。 第一,通过各类手段实现人脸信息的仿冒登录。...技术上的“护脸”创新也在不断涌现,目前来看分为四。 第一,提升人脸数据多维性。源头数据采集更复杂。使用3D多维人像采集,让人像更加立体多维,从而避免人脸遭仿冒。 第二,提升人脸识别精准度。

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使用Pytorch进行多图像分类

挑战 这是一个多图像分类问题。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。...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。...但是只需要6分类,因此可以稍微更改此模型。...10.创建基 创建一个基,其中将包含将来要使用的所有有用函数,并且这样做只是为了确保DRY(不要重复自己)的概念,因为这两个模型都将需要该类内部的函数,因此必须如果未在此处实现而违反DRY概念,则分别为每个函数定义这些功能...通过继承基每个模型创建一个,该基具有训练任何模型期间所需的所有有用功能。

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使用 Pytorch 进行多图像分类

挑战 这是一个多图像分类问题,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。...为每个模型尝试各种超参数。 保存模型的权重并记录指标。 结论 未来的工作 让我们深入研究代码! 1. 库 首先,导入所有重要的库。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个进行分类而设计的,但是我们只需要 6 分类,所以稍微改变一下这个模型。...10.创建基 创建一个基,其中将包含将来要使用的所有有用函数,这样做只是为了确保 DRY的概念,因为这两个模型都需要该类中的函数,如果不在这里实现,我们必须分别为每个模型定义这些函数,这将违反DRY...通过继承基每个模型创建一个,该类具有任何模型训练期间所需的所有有用函数。

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在单机上快速、精确的100000别的检测

今天说的这个模型主要优势在于速度快,具体就是对于多检测问题,检测速度可以做到和类别数目无关。...对于包含C的物体检测而言,一个基本的框架是,训练C个分类器,对于每个候选位置,用每个分类器都判定一遍,然后做后处理融合。这样的坏处就是速度太慢,处理速度和物体类别成反比。...今天说讲的内容参考的Base Line算法是DPM模型,就是每个物体的模型由多个part(假定P个)的模型组成,每个part的模型可以看作是一个filter和该位置特征的点积(整体上可以看作是一个convolution...将N*log(K) bit的hash分为N/M组(band),每组是一个M*log(K) bit的整数,对于每个类别每个part的filter(训练模型),对应N/M组查找表(查找表的序号为当前窗口feature...随着数增加,准确率迅速下降,这是由于哈希冲突或者哈希表的信息量达到饱和,值得注意的是红色曲线,mAP下降最少,说明当增加计算时间后,hashing-base检测器检测大数据量级的目标是可行的。

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Pytorch打怪路(一)pytorch进行CIFAR-10分(5)测试

https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/79222857 pytorch进行CIFAR-10分(5)测试 我的系列博文: Pytorch...打怪路(一)pytorch进行CIFAR-10分(1)CIFAR-10数据加载和处理 Pytorch打怪路(一)pytorch进行CIFAR-10分(2)定义卷积神经网络 Pytorch打怪路(一)...pytorch进行CIFAR-10分(3)定义损失函数和优化器 Pytorch打怪路(一)pytorch进行CIFAR-10分(4)训练 Pytorch打怪路(一)pytorch进行CIFAR-10...test images: %d %%' % ( 100 * correct / total)) # 最后打印结果 tutorial给的结果是53% 代码第四部分 来测试一下每一的分类正确率...torch.max(outputs.data, 1) c = (predicted == labels).squeeze() for i in range(4): # 因为每个

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使用Bert完成实体之间关系抽取

文件路径放置于代码同目录(或者自己的数据,具体可见loader.py),更加具体的获取和数据处理见下文 将bert-base-chinese放置于同目录下的bert-base-chinese下或者自行指定位置 安装pytorch...,cuda,transformer,numpy等组件(实际测试可运行环境为pytorch=1.5.1 transformers=2.5.1) train and eval (注意,在此之前,请做好数据的获取和预处理...如果仅用于测试和实际使用,可以下载已经训练好的Model,然后调用demo.py下对应函数 caculate_acc:计算每一个类别的正确率 demo_output:随机选择样本,输出原文,实体对以及预测的关系...prepare_data,观察到目录里生成了train.json和dev.json 截止这里,数据的预处理完成了,可以运行main和demo 我对数据进行了预处理,提取关系抽取需要的部分 关系设定有49,...92.5% 修正:后来在所有的数据上训练和测试,测试数据36w,测试数据4w,eval正确率95+% 实际测试 在数据中抽取一部分实际测试 效果不错

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RISynG:用于癌症亚型识别的新型多组学聚算法

RISynG将多组学数据聚视为多views聚,其中来自多个组学平台的信息被整合以识别癌症中临床上重要的亚组。...首先,RISynG对于每个views使用图形表示矩阵计算两个样本相似性矩阵,即Gramian矩阵和Laplacian矩阵。...在第二步中,将通过协同矩阵为每个组学views捕获的变化进行融合:RISynG先根据它们的相关性排列所有协同矩阵;然后,设计了一个递归函数来合并每个协同矩阵,以便不太相关的矩阵对最终的集群结构只有轻微的影响...最后,对增量基矩阵的行应用k-means聚以生成聚标签。...RISynG的性能测试RISynG的有效性在五个多组学癌症数据集上进行了广泛研究,并与用于癌症亚型识别的现有方法进行了比较,实验结果证明了 RISynG 优于该领域的其他方法。

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Pytorch实现Logistic回归二分

摘要:本文主要介绍使用深度学习框架Pytorch实现简单的Logistic回归模型,进而实现简单的分类问题。...通过公式可以看出,逻辑回归可以理解为单层的全连接网络加上sigmoid激活函数的神经网络结构,具体如下: 其中f(x)为sigmoid函数,函数图像为: 二.Pytorch简述 Pytorch是一个Python...你可以将它理解为类似Numpy的数学库,换句话理解,Pytorch是GPU上运行的Numpy,主要包的模块有:torch.autograd支持动态微分;torch.nn支持建立神经网络;torch.optim...详情可以参见:http://pytorch.org 三.数据简述 本文实现逻辑回归的二分,主要使用UCI的机器学习数据,German信用数据,选择numeric类型的数据。...(2) 模型定义 使用Pytorch的nn模块,定义LR模型,使用Linear定义线性网络,再使用Functional的sigmoid函数来激活,具体如下。

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去噪:用于验证码图片识别的续(C#代码)

自从发表了用于验证码图片识别的(C#代码)后,不断有网友下载这个后,问如何用于一些特定的验证码。...1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数,可以得到前景的有效区域,常有人问我前景/背景的分界值dgGrayValue... 255; k++)             {                 sum += (double)k * (double)pixelNum[k];     //x*f(x)质量矩,也就是每个灰度的值乘以其点数...,所以fmax初始值为-1不影响计算的进行             n1 = 0;             for (k = 0; k  fmax)                  //如果算出的间方差大于前一次算出的间方差                 {

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【SSH快速进阶】——Hibernate继承映射:每个映射一张表

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/50689003   上文说了每棵继承树映射一张表,本文继续描述让每个都映射一张表的配置...场景 ----   与上篇文章场景一样,如下图 ?   ...上图中Pig和Bird继承Animal,要让每个映射一张表,就是让着三个都分别映射一张表,但同时这三张表也跟对应的三个类似的,有继承关系,在父对应的表中,实际上会存储所有子类对应的记录,如下表所示...在表1中就可以看出,父是真正意义上的“父”,因此,如果父是抽象或者没有实际意义的话,可以用此方案。...---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《【SSH快速进阶】——Hibernate继承映射:每个映射一张表》】

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PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础(下)

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl...本文是前向传播的第二篇,介绍自动微分(梯度计算)所涉及的部分 PyTorch 基础。因为字数太多(1万两千字),所以拆分成上下两篇。...系列前几篇连接如下: 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) 深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础(上)...我们将 PyTorch的autograd系统看作是一个图,每个 Node 实例就是图节点,各个 Node 实例之间则是通过Edge连接的。...PyTorch中所有用于反向传播计算的函数都继承自Function,并重写Function中的apply纯虚函数。 0x05 Edge 从名字可知,Edge 就是计算图的边。

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PyTorch中基于TPU的FastAI多图像分类

在本文中,我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多图像分类问题,使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。TPU,即张量处理单元,可以加速深度学习模型的训练过程。 ?...「本文涉及的主题」: 多图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多图像分类 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。...在下面的代码片段中,我们可以得到输出张量及其所属的。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的,模型已经预测了输入图像的标签,它属于“flower”类别。...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。...原文链接:https://analyticsindiamag.com/fastai-with-tpu-in-pytorch-for-multiclass-image-classification/

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PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础(上)

0x00 摘要 本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第一篇,介绍自动微分(梯度计算)所涉及的部分 PyTorch 基础。...前向计算依赖一些基础,在具体分析前向传播之前,我们先要看看这些基础之间的逻辑关系。从DAG角度来分析 PyTorch 这个系统,其具体逻辑如下。 图表示计算任务。..._TensorBase这个Python,下面就要往这个上注册一些函数。 tp_getset 是Python虚拟机机制里面的一个函数集,就是一个 THPVariable_properties。...THPCppFunction_next_functions 定义在 torch/csrc/autograd/python_cpp_function.cpp,其就是遍历 next_edges_,然后提取出一个tuple列表,每个...PyTorch的Tensor(下) PyTorch的Tensor(中) PyTorch的Tensor(上) PyTorch的动态图(下) PyTorch的动态图(上) 计算图——用Pytorch解释李宏毅老师

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