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6-2训练模型的3种方法——eat_tensorflow2_in_30_days
6-2训练模型的3种方法 模型的训练主要有内置fit方法、内置train_on_batch方法、自定义训练循环。 注：fit_generator方法在tf.keras中不推荐使用，其功能已经被fit包含。 import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import * #打印6-1构建模型的3种方法——eat_tensorflow2_in_30_days
6-1构建模型的3种方法 可以使用以下3种方式构建模型： 使用Sequential按层顺序构建模型; 使用函数式API构建任意结构模型; 继承Model基类构建自定义模型。 对于顺序结构的模型，优先使用Sequential方法构建。 如果模型有多输入或者多输出，或者模型需要共享权重，或者模型具有残差连接等tensorflow中model.fit()用法
tensorflow中model.fit()用法model.fit()方法用于执行训练过程 model.fit( 训练集的输入特征， 训练集的标签， batch_size, #每一个batch的大小 epochs, #迭代次数 validation_data = (测试集的输入特征，目标检测的准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall)
脑子笨，总是搞混这几个概念，然后每次都要重新理解别人写的，还是很绕，这样写下次应该就能很快明白了，哈哈 一、 准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall) TP : 将正类预测为正类数 (预测正确) （正类） FN: 将正类预测为负类数（预测错误）（正类） FP: 将负类预测为正类数（预测错误）（第一个神经网络程序实战
import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense np.random.seed(10) # 指定乱数种子 # 载入数据集 df = pd.read_csv("D:/Keras/Ch05/diabetes.csv") dataset = df.values np.random.shuffle(dataset) # 使用Tensorflow案例
使用Keras实现MLP 一.使用顺序AP实现图像分类器 1.加载Fashion MNIST数据集,70000张灰度图像，每张图28*28像素，10个类。10个类都是衣物品. 2.使用Keras加载数据集 #导入kerasimport tensorflow as tf from tensorflow import keras #导入数据，并且分为训练基于决策树和随机森林的ECG心电信号分类
ECG心电信号的分类（MIT-BIH数据库） 基于随机森林和基于决策树的分类 最终结果分为6类，前期对MIT-BIH数据库中数据的提取和处理已完成。这里主要讲分类。 1. 决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入DecisionTreeClassifier函数 from sklearn.model_sePyTorch入门程序
转载自我的个人网站 https://wzw21.cn/2022/02/20/hello-pytorch/ 在 PyTorch For Audio and Music Processing 入门代码的基础上添加了一些注释和新的内容 Download datasetCreate data loaderBuild modelTrainSave trained modelLoad modelPredict import torch from torch机器学习——集成学习
一、介绍 集成学习： 三个臭皮匠顶个诸葛亮。相当于是多个相同或者不同的模型使用相同或者不同的训练集进行“并行或递进”式的进行模型集成，达到“1+1>2”的效果。 多模型投票： n个分类器进行结果预测，预测的结果少数服从多数然后输出最后结果。bagging： 对于每个分类器使用的训练机器学习中的Accuracy和Precision的区别
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的区别 准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本 ＝(40 + 10)/100 = 50%。 定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。True/Total 精确率(Precision) ＝ TP / (TP + FP) = 40/60 = 66.67%。它表示：预测为手把手教你如何自己设计实现一个深度学习框架（附代码实现）
本文首先从深度学习的流程开始分析，对神经网络中的关键组件抽象，确定基本框架；然后再对框架里各个组件进行代码实现；最后基于这个框架实现了一个 MNIST 分类的示例，并与 Tensorflow 做了简单的对比验证。喜欢本文，就请点赞、收藏、关注。 当前深度学习框架越来越成熟，对于使用者而言Proj AutoWriter Paper Reading: SEQ2SQL: GENERATING STRUCTURED QUERIES FROM NATURAL LANGUAGE USING RE
Abstract 介绍Relational DB 本文Seq2SQL 方法: policy-based reinforcement learning Task:... 使用in-the-loop query执行来获取rewards 利用SQL的结构来剪枝空间 本文: 数据集: WikiSQL 规模80654个人工标注的问题，24241个表 实验: 比最好的semantic parser更好 improving execKeyError: ‘acc‘、KeyError: ‘val_acc‘、等报错信息的解决方法
之所以会出现KeyError: ‘acc’、KeyError: 'val_acc’等报错信息，是由于keras库（一个开源人工神经网络库，用于构建和训练深度学习模型的高级 API）的版本不同所造成的，不同的版本表达的方式不一样。 将acc修改为accuracy，val_acc修改为val_accuracy之后 程序运行正常，matplot[Pytorch系列-41]：卷积神经网络 - 模型参数的恢复/加载 - 搭建LeNet-5网络与MNIST数据集手写数字识别
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121183889 目录 第1章 模型的恢复与加载 1.1 概述 1.2 模型的恢复与加载类型 1.3 模型的保存的API函数：代码示例 1.4 模型的[Pytorch系列-29]：神经网络基础 - 全连接浅层神经网络实现10分类手写数字识别
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120607797 目录 前言 深度学习模型框架 第1章 业务领域分析 1.1 步骤1-1：业务领域分析 1.2 步骤1-2：业务建模 1.3 训练模型 1.TensorFlow 从入门到精通（10）—— GPU模型训练和卷积神经网络与应用
这节课，我们来学习如何用GPU训练模型，快的起飞 以及接触卷积神经网络并用keras搭建一个卷积神经网络做一个图片分类 下一节是一个卷积神经网络的项目，冲冲冲 import tensorflow as tf tf.__version__,tf.config.list_physical_devices('GPU') # 查看能否使用gpu ('2.6.0', [P支持PD快充验证带DVM数字电压表利器—2串电池组电池模拟器
2串电池组电池模拟器用于3C数码、智能穿戴、医疗电子、电动工具等电池模拟仿真测试（支持QC快充测试）。模拟器具有超快瞬态响应能力，采用独特的可变输出电阻技术，其输入输出特性完全可模拟电池的真实响应，也能够通过测量直流电流来监测待测器件(DUT)功耗，提供数字电压测量表(DVM）功能，省spyder如何快速查看tensor
问题：用过spyder的都知道，spyder可以在训练的过程中查看变量的值，但如果该变量是tensor的话，就看不到具体的值。 举例，查看train_accuracy_list, 可以看出是一个列表，列表中的值为tensor 点击train_accuracy_list: 点击任意一个tensor： 发现找不到任何和tensor值相关的。 教你一个方法：机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）-第十一章训练深度神经网络笔记（一）
关注微信公共号：小程在线 关注CSDN博客：程志伟的博客 Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. frommiou
1. 前言 本文学习记录了机器学习中的分类常见评价指标以及分割中的MIoU。 主要有以下概念：Accuracy， Precision， Recall， Fscore，混淆矩阵，IoU及MIoU。 2. 分类评测指标 图像分类， 顾名思义就是一个模式分类问题， 它的目标是将不同的图像， 划分到不同的类别，实现最小的分类误差， 这里我们深度学习100例-卷积神经网络（VGG-16）识别海贼王草帽一伙 | 第6天
文章目录 一、前期工作1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据 二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集5. 归一化 三、构建VGG-16网络1. 官方模型（已打包好）2. 自建模型3. 网络结构图 四、编译五、训练模型六、模型评估 一、前期工作 本文将实现海Neural Architecture Search using Deep Neural Networks and Monte Carlo Tree Search
发表时间：2019（AAAI2020） 文章要点：一篇做NAS的文章，主要想法就是用MCTS来做NAS，相对random，Q-learning，Hill Climbing这些更能平衡探索与利用。主要方法是把NAS的问题定义好，比如动作是什么，就是每次搭建神经网络这一层用什么结构，什么参数。状态是什么，就是当前建成网络的信息。这些东西定Keras.metrics中的accuracy总结
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/95293440 1. 背景 Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件，人家一定会问你准机器学习笔记（二十一）——Tensorflow 2（卷积与池化）
本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（ 学习知识来自：【吴恩达团队Tensorflow2.0实践系列课程第一课】TensorFlow2.0中基于TensorFlow2.0的人工智能、机器学习和深度学习简介及基础编程_哔哩哔哩_bilibili 果然还是大佬讲课好一点，有趣一点。 首先讲讲卷VGGNet学习笔记及仿真
VGGNet学习笔记及仿真 文章目录 VGGNet学习笔记及仿真引言VGGNet论文笔记VGGNet架构参数详解创新点训练细节结果 代码实现Visualize a few images 参考文献 引言 VGGNet（Visual Geometry Group）[1]是2014年又一个经典的卷积神经网络，VGGNet的主要的想法是如何设计网络架构