模型测试

MindSpore1.5下MindArmour的应用总结

：Ubuntu安装版本：打开相关的脚本代码：将代码中的device_target改成CPU加载数据集，引入家在数据所需以来，并设置运行环境、Log信息建立模型，这里以LeNet模型为例训练LeNet5模型测试模型
·2022-07-17 18:35

机器学习及算法-python

电影类型就是这个数据集的目标值）数据类型构成：数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）数据类型二：只有特征值，没有目标值数据分割：机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据
爱吃鬼·2022-07-16 07:39

风格迁移0-02：stylegan-目录讲解与预训练模型测试

以下链接是个人关于stylegan所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正，如有兴趣可以加微信：17575010159相互讨论技术。风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333目录讲解通过上一篇博客，大家应该已经拿到了作者的源码，以及论文。下面是是下载代码之
江南才尽，年少无知！·2022-07-15 13:54

spark中ALS介绍

spark里面的调用//Rmse均方根误差rootmeansquareerror//为预测值与实际值的差的平方和与次数的比值的平方根,可以用来评判模型的好坏//计算均方根误差，模型测试集需要格式为RDD
AuroraPetard·2022-07-14 07:58

用亚洲美食数据集，带你一文读懂机器学习分类全流程

1.加载并查看数据2.查看数据分布3.各国最受欢迎食材可视化4.平衡数据集三、分类器选择四、逻辑回归模型构建1.数据导入及查看2.可训练特征与预测标签选择及数据集划分3.构建逻辑回归模型及精度评价4.模型测试五
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-07-13 08:28

opencv学习笔记九--背景建模+光流估计

opencv学习笔记九--背景建模+光流估计背景建模帧差法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法光流估计Lucas-Kanade算法cv2.calcOpticalFlowPyrLK():参考背景建模帧差法由于场景中的目标在运动
Cloudy_to_sunny·2022-07-06 12:19

【极市任务——安全帽检测|yolov5】一文带你快速通过任务|使用yolov5[6.0]|和极市说明文档不一样的yolov5内容|python

1.开发环境选择2.配置yolov5环境3.编写代码4.模型训练5.模型测试6.领取奖励没有谁的成功是一步而就的，你需要花费比别人更多的时间，更多的精力，更多的热爱。
活成自己的样子啊·2022-07-06 07:43

完整的模型训练套路

文章1.准备数据集2.利用DataLoader加载数据集3.创建神经网络模型4.创建损失函数5.定义优化器6.设置训练网络的一些参数7.模型训练8.模型测试9.训练测试过程可视化10.模型的保存完整代码
booze-J·2022-07-04 07:44

丢弃法Dropout(Pytorch)

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录丢弃法动机无偏差的加入噪音使用丢弃法推理中的丢弃法总结从零开始实现定义模型参数定义模型训练和测试简洁实现模型测试总结QA丢弃法动机一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒使用有噪音的数据等价于
-素心向暖·2022-07-01 07:33

PyTorch实现LeNet-5

目录建立模型lenet5训练模型测试模型下面文章写得很好，代码也写得很清晰。
HBU_David·2022-06-28 12:35

Keras深度学习实战（12）——面部特征点检测

Keras深度学习实战（12）——面部特征点检测0.前言1.数据集和模型分析1.1数据集分析1.2模型分析2.面部特征点检测3.模型测试小结系列链接0.前言在计算机视觉中，面部关键点(也称为面部特征点)
盼小辉丶·2022-06-28 07:47

模型部署 利用Tensorflow Serving部署模型

文章目录TensorflowServing实战安装Tensorflowserving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考TensorflowServing
RyanC3·2022-06-27 23:33

Pytorch之神经网络

Pytorch实现基础的神经网络使用Pytorch配合MNIST数据集实现基础的神经网络下面从四个方面实现加载数据——DataLoader建立模型，定义损失函数和优化函数训练模型测试保存模型加载数据——
不会算法的数学小白·2022-06-27 07:49

机器学习期末复习知识点01

机器学习是用数据或以往的经验优化计算机程序的性能标准（3）机器学习是通过学习算法让计算机具有数据分析能力的学科1.1.2机器学习的工作流程数据获取数据预处理（数据审核、数据清理）特征处理（特征选择、特征变换）训练/构建模型测试模型部署模型
编号410·2022-06-27 07:57

自然语言处理系列（二）——使用RNN搭建字符级语言模型

目录一、任务背景二、数据预处理三、模型搭建与训练四、模型测试附录：完整代码一、任务背景本文的任务主要来源于PyTorch的官方教程，即给定各国人名的数据集，你需要训练出一个RNN，它能够根据输入的人名来判断这个人来自哪个国家
raelum·2022-06-22 07:44

使用Pytorch快速搭建神经网络模型（附详细注释和讲解）

文章目录0前言1数据读入2模型搭建3模型训练4模型测试5模型保存6参考博客0前言代码参考了知乎上“10分钟快速入门PyTorch”系列，并且附上了详细的注释和函数讲解。
Y_蒋林志·2022-06-18 07:53

机器学习生命周期

机器学习生命周期涉及七个主要步骤，如下所示：采集数据（爬取）数据准备（对采集到的数据数据整理（包括：清洗）分析数据训练模型测试模型
川川菜鸟·2022-06-03 07:33

python数据分析——简单且有用的代码

数据分析大致分为数据处理，模型建立，模型测试这3部，这篇文章主要是讲解对数据进行处理为了对数据进行分析，首先要了解学习python的熊猫库pandas，下面是一些基础简单的操作方法，python调用方法如下
heshuuqqq·2022-05-31 07:07

一文读懂机器学习分类全流程

各国样本分布直方图②各国样本划分3.各国最受欢迎食材可视化4.平衡数据集①样本插值采样三、分类器选择四、逻辑回归模型构建1.数据导入及查看2.可训练特征与预测标签选择及数据集划分3.构建逻辑回归模型及精度评价4.模型测试五
GISer Liu·2022-05-31 07:01

工智能-作业6：CNN实现XO识别

目录数据集构建模型训练模型测试训练好的模型运行结果计算模型的准确率运行结果查看训练好的模型的特征图运行结果查看训练好的模型的卷积核运行结果训练模型源代码运行结果测试模型源代码运行结果参考数据集数据集可以从下方连接下载
ShadowOf_Shy·2022-05-28 15:19

人工智能-作业6：CNN实现XO识别

目录模型构建与测试构建模型训练模型测试准确率查看模型查看训练好模型的特征图查看训练好模型的卷积核代码训练模型代码测试模型代码参考文章模型构建与测试构建模型实现代码classNet(nn.Module):
小狗小狗小狗·2022-05-28 15:18

人工智能-作业6：CNN实现XO识别

目录数据集构建模型训练模型测试训练好的模型计算模型的准确率查看训练好的模型的特征图查看训练好的模型的卷积核训练模型源代码测试模型源代码参考资料数据集理论上：实践中：网站不行的可以到群文件里找。。。
fanlrr·2022-05-24 07:05

【2021-2022 春学期】人工智能-作业6：CNN实现XO识别

文章目录一、准备数据1.下载数据集二、构建和训练模型1.构建模型2.训练模型三、模型测试和准确率计算1.测试训练模型 a.代码 b.实验结果2.计算模型的准确率 a.代码 b.实验结果三、查看训练的模型
wuguanfengyue122·2022-05-24 07:56

基于Sentence-Bert的检索式问答系统

文章目录前言环境构建数据集训练SBERT模型测试粗排精排优化策略结果总结前言常见的问答任务有四种：知识图谱问答：基于给定知识图谱生成问题对应的答案表格问答：基于给定表格集合生成问题对应的答案文本问答：基于给定文本生成问题对应的答案社区问答
PeasantWorker·2022-05-21 07:33

【PyTorch】迁移学习教程（计算机视觉应用实例)

文章目录迁移学习什么是迁移学习为何用迁移学习迁移学习的优点迁移学习的方法迁移方法的选择学习目标下载数据导入模块数据增强制作数据集数据加载器相关信息的打印训练数据可视化训练模型参数微调的方法特征提取的方法两种方法的对比验证结果可视化保存模型加载模型测试模型完整代码线上部署温馨提示引用参考迁移学习什么是迁移学习举个栗子
Xavier Jiezou·2022-05-17 07:48

【2021-2022 春学期】人工智能-作业6：CNN实现XO识别

目录数据集构建模型训练模型测试训练好的模型计算模型的准确率查看训练好的模型的特征图查看训练好的模型的卷积核训练模型源代码测试模型源代码卷积神经网路ConvolutionalNeuralNetworks·
HBU_David·2022-05-13 07:48

Pytorch深度学习经典卷积神经网络resnet模块训练

网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四
·2022-05-12 16:12

GridSearchCV调参方法

Python2.7IDEPychrm5.0.3sci-kitlearn0.18.1前言抖了个机灵，不要来打我，这是没有理论依据证明的，只是模型测试出来的确有效，并且等待时间下降(约)为原来的十分之一！！
一路前行1·2022-05-04 07:50

基于LeNet实现拍摄手写数字识别

文章目录1实验内容2实验原理LeNet:3具体实现基于PaddlePaddle实现LeNet加载数据：建立模型：模型训练：模型测试：基于Pytorch实现LeNet5加载数据：建立模型：模型训练：拍摄手写数字识别拍照采集手写数字图片处理送入网络测试图片平移
Yuetianw·2022-05-04 07:43

软件测试来喽~这看这博主写的多是一件美事呀

目录开篇软件测试模型V模型W模型X模型H模型测试方法白盒测试黑盒测试灰盒测试黑盒测试方法种类等价类划分等价类测试的分类边界值方法边界值分析测试方法决策表方法决策表的测试方法开篇哈喽！
一个名叫追的程序猿·2022-04-28 15:53

Window10手把手带你YOLOV5的火焰烟雾检测+tensorrt量化加速+C++动态库打包

目录0.引言1.yolov5模型训练1.2模型训练1.3模型测试2模型转换2.1pt→wts→engine2.1.1pt转wts2.1.2wts转engine3动态库打包0.引言本人配置：win10，python3.6
机器鱼·2022-04-28 07:54

人脸检测矫正-MTCNN(包含数据、模型训练、模型测试、模型部署)

Part1数据数据集通过网址http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/下载。模型Pnet,Rnet训练、测试选择使用的数据WIDERFACE。WIDERFACE简介：数据标签只有bbox，没有landmark。注释：bbox[x1,y1,width,height]模型Onet训练采用的数据通过网址http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN
dongdonglele521·2022-04-21 07:18

PaddleOCR使用笔记之模型训练

目录简介模型训练步骤一：文本检测模型(`detection`)1.准备训练数据集2.下载预训练模型模型介绍下载预训练模型3.开始训练断点训练4.模型评估5.模型测试6.训练模型转inference模型步骤二
great-wind·2022-04-14 07:12

归一化：Layer Normalization、Batch Normalization

一方面，这样可以减少数据的偏差，避免在训练过程中出现梯度爆炸或是梯度消失的问题；另一方面，这也是确保模型测试性能
u013250861·2022-04-13 07:16

机器学习（三）sklearn数据集

数据集文章目录机器学习（三）sklearn数据集一.数据集划分二.数据集的使用2.1获取数据集返回的类型2.2数据集分割2.3用于分类的大数据集一.数据集划分一般来说，数据集分为两大部分训练数据：用于训练，构建模型测试数据
南方惆怅客·2022-04-12 11:17

深度学习入门必看-手写数字识别

目录前言一、手写数字识别任务1.任务要求2.MNIST数据集3.构建手写数字识别的神经网络模型二、通过极简方案构建手写数字识别模型1.前提条件2.数据处理3.模型设计4.训练配置5.训练过程6.模型测试三
迪迦瓦特曼·2022-04-10 08:37

Simlab 敏感性分析的简单使用

影响因子定义2分析方法样本文件创建3输出结果与文件对应4分析敏感性结果具体步骤1影响因子定义创建因子因子创建因子名字服从的分布以及值域设置定义变量.2.分析文件创建完成Sam文件创建开始测试3.选择测试模型测试模型可以是自己创建函数模型或者
帅杰·2022-04-09 08:00

深入浅出pytorch(三）

Task02：pytorch基础模块机器学习一般流程数据预处理格式统一数据划分数据变换训练集模型评估测试集损失函数拟合训练优化函数模型测试表现基本配置导入必要的数据处理包，常见的有如下几种importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset
爆破手阿瓒·2022-04-07 07:03

Darknet-Yolov3训练自己的数据指导手册

Imagenet上预先训练的权重3.修改cfg/voc.data4.修改data/voc.name为样本集的标签名5.修改cfg/yolov3-voc.cfg6.多尺度训练7.多GPU训练8.开始训练模型测试评估及样本的预标注
小楞·2022-03-30 07:07

最新版YOLOv5-6.0 训练自己的数据集并附带优化策略（超详细）

这里写自定义目录标题环境配置准备自己的数据集（voc格式）训练模型模型测试模型推理模型优化环境配置本教程所用环境：代码是最新的版本V6.0，源码下载地址：https://github.com/ultralytics
李 柏 霖·2022-03-21 07:40

keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss

keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss一、绘制模型训练过程中的accuracy和loss二、绘制训练好的模型测试过程中的accuracy和loss1.交叉熵损失函数2.评估accuracy_score
jarreyer·2022-03-18 07:33

Mx-yolov3环境配置+本地模型训练+K210

文章目录一、Mx-yolov3环境配置二、模型训练1.测试2.数据集制作3.VOTT标注与模型测试三、部署到k2101.模型转换2.脚本运行3.脱机运行4.一个问题四、总结一、Mx-yolov3环境配置
没有故事的男同学、·2022-03-16 07:52

pytorch中with torch.no_grad():的用法实例

目录1.关于with2.关于withtorch.no_grad():附：pytorch使用模型测试使用withtorch.no_grad():总结1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解
·2022-03-11 12:26

[Pytorch系列-68]：生成对抗网络GAN - 图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - 使用预训练模型测试CycleGAN模型

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/122071545目录第1章概述1.1代码架构与总体思路1.2本章基本思路第2章测试步骤第1步：下载或克隆pytorch-CycleGAN-and-pix2pix所有代码第2步：切换当前目录第3步
文火冰糖的硅基工坊·2022-03-07 07:57

[Pytorch系列-66]：生成对抗网络GAN - 图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - 使用预训练模型测试pix2pix模型

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/122061704目录第1章概述1.1代码架构与总体思路1.2本章基本思路第2章测试步骤第1步：下载或克隆pytorch-CycleGAN-and-pix2pix所有代码第2步：切换当前目录第3步
文火冰糖的硅基工坊·2022-03-07 07:27

训练集(training)、验证集(validation)和测试集(test)

训练集(train)：训练模型验证集(val)：评估模型测试集(test)：一旦找到了最佳参数，就开始最终训练使用训练集训练多个网络模型，再使用验证集测试这些网络，找到得分最高的那个网络作为我们选择的最佳网络
我是一个对称矩阵·2022-03-06 10:24

神经网络案例

目录神经网络案例数据加载数据处理模型构建模型编译模型训练模型测试模型保存总结神经网络案例学习目标能够利用tf.keras获取数据集能够网络多层神经网络的构建能够完成网络的训练和评估使用手写数字的MNIST
最白の白菜·2022-02-26 07:02

PyTorch实现图像识别实战指南

目录概述预处理导包数据读取与预处理数据可视化主体加载参数建立模型设置哪些层需要训练优化器设置训练模块开始训练测试测试网络效果测试训练好的模型测试数据预处理展示预测结果总结概述今天我们要来做一个进阶的花分类问题
·2022-02-25 14:50

基于opencv的haar训练自己的识别器【含 opencv_traincascade.exe和opencv_haartraining.exe下载】

文章目录环境准备数据准备数据预处理✨✨✨建立正样本的描述文件建立负样本的描述文件生成正样本的.vec文件训练模型✨✨✨模型测试环境准备所需的环境非常简单，如下：操作系统：Windowsopencv【opencv
秃头小苏·2022-02-21 07:33

从贝叶斯角度深入理解正则化

但正如上面说言，我们不仅要保证训练误差最小，我们更希望我们的模型测试误差小，所以我们需要加上第二项，
Zxdon·2022-02-18 07:53
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