在这篇文章中,我将从数据处理、网络模型构建、模型训练、模型评估四步来带你亲自动手制作一个准确率达70%以上的可以实现猫狗识别的卷积神经网络。
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最近接触到正则表达式,用于匹配对应的字符串,觉得很神奇,于是开始一个学习。 参考学习资料:《10分钟快速掌握正则表达式》 工具推荐 regex101: build, test, and debug regex 这个网站可以帮助我们实时地测试RegEx(正则表达式),后面的教程都在这个平台上进行。 RegExp中各种符号的用法 1.限定符 限定符仅作用与左边一个字符,或左边的一块表达式。 假如我要在 […]
先放演示地址:pic.eriktse.com:25588/image 搭建开发环境 我用的服务器是腾讯云的一台Ubuntu20.04服务器,计划用Python语言编写,用Anaconda配置环境,然后安装fastapi,uvicorn等库进行api开发。 搭建环境这块就不多说了,可以看以前的文章《Anaconda入门学习笔记(1):在windows下安装Anaconda》和《Anaconda学习笔 […]
上一节《[Pytorch]机器学习入门项目笔记:手动实现线性回归(3)》写过手动实现线性回归,其实是半自动啦,因为使用了自动微分,但是却没有自动优化,也没有神经网络。只有单个的w和b,这样的网络容易出现过拟合或者无法拟合的问题,这一节写一下利用NN(神经网络)来实现线性回归。 首先引入需要的库文件 定义数据 这一步是创建出两个tensor,x是一个50 x 1的列向量,每个元素取值范围是[0, 1 […]
这是一个项目实践,通过自动微分、反向传播的方式来实现一个线性回归算法。 引入torch库 定义超参数 超参数就是在训练开始前需要预设的一些参数,这些参数会很大程度影响训练的速度和质量。 加载数据 这里随机生成一些点就可以了,根据函数表达式y = 3 * x + 0.8来构建x和y,定义域为[0, 1]。 x和y都是一个大小为[500, 1]的矩阵。 设置参数 这两个参数\(w, b\)就是我们要更 […]
之前写过《记录PYTHON 3的一些基础语法》,现在来拓展一下知识和强化代码功底。 enumerate()函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出下标和数据,一般用在 for 循环当中。 Python 2.3. 以上版本可用。 生成随机tensor矩阵 随机矩阵通常作为机器学习的初始参数矩阵。 输出tensor矩阵形状 输出t […]
记录Pytorch的autograd功能,可能涉及的函数有: tensor.requires_grad_(True) #动态修改跟踪 d = torch.autograd.grad(z, y, grad_outputs=torch.ones_like(y)) z.backward() #反向传播 创建矩阵Tensor 下面是两种创建Tensor的方法。 矩阵乘法 直接写 x * y得到的是哈达玛积 […]
记录一下在学习图片分类时遇到的一些问题,还有一些函数、参数做一些笔记。 常用的库引入 数据集的结构 自己要建立一个图片数据集的话,假如我有一个名字为dog_cat的文件夹,那么这个文件夹就是root,也就是作为root参数传入到ImageFolder函数中。 一定要建立子文件夹,label是根据子文件夹的序号自动标记的(从0开始标记)。 比如下面的0dog中的所有图片的label都是0,而1cat […]
Anaconda是一个环境配置工具,最近在做机器学习相关的课题,所以记录一下Anaconda的一些使用方法和常用指令。 下载 从清华镜像源下载:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 越往下,版本越新,windows64位安装后缀为“windows-x86_64.exe”的,注意选择一个空间较大 […]
建站两要素:域名 + 主机 域名可以选用Freenom的免费域名,主机可以用Hostinger的免费主机(现在好像是和000webhost合作了),三蛋和Hostinger都算是老牌的免费主机商了。 创建免费空间 / Create Free Host 打开三蛋免费空间官网(建议挂个梯子):https://www.000webhost.com/ 点击右上角的Sign In,选择一种自己喜欢的方式登录 […]
Eriktse
19岁,性别未知,ACM-ICPC现役选手,ICPC亚洲区域赛银牌选手,CCPC某省赛铜牌蒟蒻,武汉某院校计算机科学与技术专业本科在读。
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