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摘要: 方法很简单,你只需要将模型最后的全连接层改成Sequential即可。 import torch from torchvision import models # load data x, y = get_data() ... model = models.VGG16(pretrained=True 阅读全文
posted @ 2019-03-05 21:29 marsggbo 阅读(3617) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。 (2) 阅读全文
posted @ 2019-03-04 21:49 marsggbo 阅读(843) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 上文介绍了数据读取、数据转换、批量处理等等。了解到在PyTorch中,数据加载主要有两种方式: 1. 自定义的数据集对象 。数据集对象被抽象为 类,实现自定义的数据集需要 继承Dataset 。且须实现\_\_len\_\_()和\_\_getitem\_\_()两个方法。 2. 利用torc 阅读全文
posted @ 2019-03-03 21:30 marsggbo 阅读(1289) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ​ ​ ​ MARSGGBO♥原创 2019 3 2 阅读全文
posted @ 2019-03-02 19:40 marsggbo 阅读(304) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ```python class TensorsDataset(torch.utils.data.Dataset): ''' A simple loading dataset - loads the tensor that are passed in input. This is the same as torch.utils.data.TensorDataset exce... 阅读全文
posted @ 2019-03-01 22:48 marsggbo 阅读(3786) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 本文是一篇关于特征工程的总结类文章,如有不足之处或理解有偏差的地方,还望大家多多指点。 首先,给一张特征工程的思维导图: 【如果要浏览图片,建议将其下载到本地,使用图片浏览软件查看】 关于特征工程(Feature Engineering),已经是很古老很常见的话题了,坊间常说:“数据和特征决定了机器 阅读全文
posted @ 2019-02-23 16:32 marsggbo 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于 torch.nn ,而另一部分则来自于 torch.nn.functio 阅读全文
posted @ 2019-02-19 15:12 marsggbo 阅读(105401) 评论(0) 推荐(7)
摘要: 1、日志级别 日志一共分成5个等级,从低到高分别是:DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL。 DEBUG:详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO:确认一切按预期运行 WARNING:一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如。磁盘空间低 阅读全文
posted @ 2019-02-19 11:02 marsggbo 阅读(2005) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如何对右偏数据进行变换 现在,我们需要分情况讨论一下。在实际生活中,最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴(如图1左),习惯上称为「右偏」(right skewed)或「正偏态」(positive skewness)。许多人会有点儿困惑,觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的,怎么叫「右偏 阅读全文
posted @ 2019-02-14 22:09 marsggbo 阅读(802) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448462.html 目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 阅读全文
posted @ 2019-02-14 21:37 marsggbo 阅读(522) 评论(0) 推荐(0)
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