在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。其实把模型导出的这个过程也称为「对象序列化」-- 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式，而还原的过程称为「反序列化」。
不得不说，这个Huggingface很贴心，这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型，但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head，但跟我们这里的二分类任务不匹配，所以可以看到，它的Head被移除了，使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式：pickle和joblib，以及如何DIY自己的模型存储模块。
本文介绍了MXNet的Module类，包括其基本用法、如何组织代码、如何初始化参数和优化器、如何定义和调用网络层和激活函数、如何加载和保存模型等。同时，还通过一个简单的例子演示了如何使用MXNet的Module类进行深度学习模型的搭建和训练。
Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
非常实用，不扯任何理论概念 不包含python基础教程，numpy pandas等常见已经中文化很好的部分知识。
在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。
python 读取文件有三种方法：read(), readline(), radlines()
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)
PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
然而，关于他们究竟是什么（在本文中，我暂且称他们为提示）、他们会如何使你的代码受益，仍然有许多让人困惑不解的地方。
该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1
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2019年8月13日JMC（Journal of Medicinal Chemistry）刊登了一篇文章“Pushing the Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Graph Attention Mechanism”，介绍了一种基于注意力机制的图神经网络模型（Attentive FP）。该模型可以用于分子表征，在多个药物发现相关的数据集上的预测表现达到当前最优，并且该模型所学到的内容具有可解释性。
激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现。
这里要注意的是，TFrecord文件的格式定义中，一定要包含“image/encoded”和“image/format”两个关键字 ，第一个关键字的值为图像的二进制值，第二个为图像的格式。
之前回答过「如何为PyTorch做贡献的知乎问题」，原贴见：https://www.zhihu.com/question/502301777/answer/2248950419 。回答提到了去年在OneFlow开发一些算子时，基于算子AutoTest框架找到了一些PyTorch算子的bug，并给PyTorch做出了反馈或修复。但这个回答没有介绍这个AutoTest框架长什么样子，以及它背后的原理。因此，这篇文章就用来介绍OneFlow的算子AutoTest框架看一下OneFlow深度学习框架在算子开发过程中是如何优雅的做算子对齐任务的（由@大缺弦 开发，后经我和其它同事进行扩展和丰富功能形成今天的形态）。这个AutoTest框架也可以很轻易移植到其它深度学习训练框架使用，代码实现在https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/blob/v0.6.0/python/oneflow/test_utils/automated_test_util/torch_flow_dual_object.py。
For pre-training YOLO-World, we adopt several datasets as listed in the below table:
Halcon 深度学习异常检测可以用若干没有瑕疵的数据训练模型，用于检测出现问题 (异常) 的数据。
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。
尝试使用新的DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。
详解 MNIST 数据集 代码解释见下面 Label File 先是一个32位的整形 表示的是Magic Number，这是用来标示文件格式的用的。一般默认不变，为2049 第二是图片的的数量 接下去
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱，成为了一只嗷嗷待宰（？）的猎物 Keras陷阱不多，我们保持更新，希望能做一个陷阱大全 内有恶犬，小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，这是一件幸福的事，就像手中拿着馒头，想蘸红糖蘸红糖，想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152113.html原文链接：https://javaforall.cn
cifar数据集是以cifar-10-python.tar.gz的压缩包格式存储在远程服务器，利用keras的get_file()方法下载压缩包并执行解压，解压后得到:
在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。
数据集网址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。属于一种经典的无监督学习算法。 示意图如下所示：
《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用策略（目标函数），采用优化器，编译和训练模型。
Tensorflow简单CNN实现详解 少说废话多写代码~ """转换图像数据格式时需要将它们的颜色空间变为灰度空间,将图像尺寸修改为同一尺寸,并将标签依附于每幅图像""" import tensorflow as tf sess = tf.Session() import glob image_filenames = glob.glob("./imagenet-dogs/n02*/*.jpg") # 访问imagenet-dogs文件夹中所有n02开头的子文件夹中所有的jpg文件 # image
1. x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其输入数据对应起来。
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。
作为深度学习的入门数据集，MNIST是个很好的选择，我们可以在官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。
mnist数据集可以从https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 这个网址进行下载，下载的文件是一种称为npz格式的文件，这是numpy库生成的特有的压缩包格式。
该文章介绍了如何使用深度学习模型完成文本分类任务。首先介绍了如何使用RNN和LSTM完成文本分类，然后介绍了如何使用CNN完成文本分类，最后介绍了如何使用GAN完成文本分类。文章还介绍了如何使用预训练模型和迁移学习完成文本分类任务，并给出了具体的代码示例和实验结果。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而，有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误：
本文介绍了如何使用TensorFlow和Keras构建一个简单的基于LSTM的文本分类器，并使用PTB数据集进行训练。首先，我们介绍了如何使用TensorFlow构建一个简单的LSTM模型，然后使用Keras封装了LSTM模型，并使用PTB数据集进行训练。最后，我们介绍了如何使用训练好的模型进行分类，并给出了代码示例。
CRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。
我们现在使用的C#语法已经可以满足日常的开发需求，但C#语法还在进行版本的更新，在创造更多更优秀的语义来让我们使用。这里介绍一下C#5.0里的提供的语法——元组。
用一个简单的例子来看看 LSTM 在 tensorflow 里是如何做分类问题的。 这个例子特别简单，就是一个长度为 20 的二进制串，数出其中 1 的个数，简单到用一个 for 就能搞定的事情，来看看 LSTM 是如何做到的。 大家可以先在这里停一下，看看你有什么想法呢。 ---- import numpy as np from random import shuffle input 一共有 2^20 种组合，就生成这么多的数据 train_input = ['{0:020b}'.format(i) fo
本次我们讲一下如何利用colab训练深度学习（Tensorflow）模型，并上传到Google云平台上面。然后我们再通过GEE进行调用，这样我们在GEE上面运行自己的深度学习模型了。
本次MNIST的手写数字识别未采用input_data.py文件，想尝试一下用原始的数据集来运行这个DEMO。
图神经网络（Graph Neural Network）是一种专门处理图结构数据的神经网络，目前被广泛应用于推荐系统、金融风控、生物计算中。图神经网络的经典问题主要有三种，包括节点分类、连接预测和图分类三种，本次比赛是主要让同学们熟悉如何图神经网络处理节点分类问题。
对于许多数据科学家来说，一个典型的工作流程是在Scikit-Learn进行机器学习之前，用Pandas进行探索性的数据分析。新版本的Scikit-Learn将会让这个过程变得更加简单、功能更加丰富、更鲁棒以及更加标准化。
但是，如果我们如下使用object来做类型约束。就显得没什么用，因为太宽泛了，万物皆对象。
在YOLOv5官方的6.1版本中，我发现Data目录下多了5种数据集，包括无人机航拍数据集VisDrone和遥感数据集xView，这反映了官方也是在小目标检测中在偷偷发力。 这篇博文就来记录如何用YOLOv5跑通VisDrone数据集。
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