摘要：
十四、端到端结节分析，以及接下来的步骤 本章内容包括 连接分割和分类模型 为新任务微调网络 将直方图和其他指标类型添加到 TensorBoard 从过拟合到泛化 在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:51
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十二、通过指标和增强改进训练 本章涵盖 定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性 使用 F1 分数与其他质量指标 平衡和增强数据以减少过拟合 使用 TensorBoard 绘制质量指标图 上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:50
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第二部分：从现实世界的图像中学习：肺癌的早期检测 第 2 部分的结构与第 1 部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第 1 部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探讨如何诊断这些问题， 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:49
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六、使用神经网络拟合数据 本章内容包括 与线性模型相比，非线性激活函数是关键区别 使用 PyTorch 的nn模块 使用神经网络解决线性拟合问题 到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:48
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摘要：
四、使用张量表示真实世界数据 本章内容包括 将现实世界的数据表示为 PyTorch 张量 处理各种数据类型 从文件加载数据 将数据转换为张量 塑造张量，使其可以作为神经网络模型的输入 在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:46
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第一部分：PyTorch 核心 欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。 在第一章中，我们将首次接触 PyTorch，了解它是什么，解决了什么问题，以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:45
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第二十四章：类元编程 每个人都知道调试比一开始编写程序要困难两倍。所以如果你在编写时尽可能聪明，那么你将如何调试呢？ Brian W. Kernighan 和 P. J. Plauger，《编程风格的要素》¹ 类元编程是在运行时创建或自定义类的艺术。在 Python 中，类是一等对象，因此可以使用函 阅读全文
posted @ 2024-03-20 15:17
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第五部分：元编程 第二十二章：动态属性和属性 属性的关键重要性在于，它们的存在使得将公共数据属性作为类的公共接口的一部分完全安全且确实可取。 Martelli、Ravenscroft 和 Holden，“为什么属性很重要”¹ 在 Python 中，数据属性和方法统称为属性。方法是可调用的属性。动态属 阅读全文
posted @ 2024-03-20 15:15
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第二十章：并发执行器 抨击线程的人通常是系统程序员，他们心中有着典型应用程序员终其一生都不会遇到的用例。[...] 在 99%的用例中，应用程序员可能会遇到的情况是，生成一堆独立线程并将结果收集到队列中的简单模式就是他们需要了解的一切。 米歇尔·西莫纳托，Python 深思者¹ 本章重点介绍了封装“ 阅读全文
posted @ 2024-03-20 15:14
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第十八章：with、match 和 else 块 上下文管理器可能几乎与子例程本身一样重要。我们只是初步了解了它们。[…] Basic 有一个 with 语句，在许多语言中都有 with 语句。但它们的功能不同，它们都只是做一些非常浅显的事情，它们可以避免重复的点式[属性]查找，但它们不进行设置和拆 阅读全文
posted @ 2024-03-20 15:13
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