模型测试

怎么利用pytorch训练好的模型测试单张图片

pytorch网络输入图片的格式是[B,C,H,W],分别为batch（每批送入网络的图片数量），图片通道数，图片高，图片宽。torchvision.transforms可以对图像对象进行一系列裁剪、翻转等转换操作，其中也包括转换为tensor张量。（transforms.ToTensor()）而opencv读取的是ndarray格式，不能进行torchvision.transforms变换。通过
东城青年·2023-08-11 03:43

【AIGC】人工智能生成的漫画

文章目录一、背景介绍二、创作成果三、生成过程1.数据收集2.数据预处理3.模型训练4.模型测试四、总结人工智能生成的漫画：一步一步实现在本文中，我们将介绍如何基于大模型实现漫画生成。
我是廖志伟·2023-08-10 20:07

【机器学习】VAE算法的pytorch实现-MNIST手写数据识别

文章目录序言1.环境配置2.数据集准备3.构建网络4.定义损失函数5.模型训练/测试5.1从头开始训练5.2导入ckpt继续训练5.3模型测试6.可视化显示7.模型保存与加载8.完整模型代码9.用到的函数补充介绍
shuaixio·2023-08-10 12:40

万物皆可GAN之3D-GAN（keras框架）

加载和可视化3D图像可视化3D图像3D-GAN的Keras实现生成器网络判别器网络训练3D-GAN训练网络保存模型测试模型可视化损失可视化图超参数优化3D-GAN的实际应用总结前言这几天看了一篇比较有意思的文章
啊菜来了·2023-08-09 06:16

基于Dlib库+SVM+Tensorflow+PyQT5智能面相分析-机器学习算法应用（含全部工程源码）+训练及测试数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图模型流程运行环境Python环境TensorFlow环境界面编程环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）交叉验证模型优化3.模型训练及保存4.模型测试
小胡说人工智能·2023-08-09 06:04

【NLP pytorch】基于BiLSTM-CRF模型医疗数据实体识别实战（项目详解）

2.3数据集划分2.4词表和标签的生成3Dataset和DataLoader3.1Dataset3.2DataLoader4BiLSTM模型定义5CRF模型6模型训练6.1预测检验6.2模型正式训练7模型测试与分类评估评估指标
lys_828·2023-08-06 16:09

教你如何领取免费三个月大模型测试环境

上篇阿里云部署ChatGLM2-6B与langchain+ChatGLM介绍了如何部署大模型；但是大模型都需要特殊的硬件资源。如果你想部署大模型，但是没有硬件资源，这篇教你怎么用一下免费的资源。1.登录https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Fusercenter2.aliyun.com%2Fht
BUG弄潮儿·2023-08-06 12:31

python与深度学习(十六):CNN和宝可梦模型二

目录1.说明2.宝可梦模型的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5数据处理和归一化2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-05 09:07

Stable Diffusion - SDXL 模型测试 (DreamShaper 和 GuoFeng v4) 与全身图像参数配置

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132085757图像来源于GuoFengv4XL模型，艺术风格是赛博朋克、漫画、奇幻。全身图像是指拍摄对象的整个身体都在画面中的照片，可以展示人物的姿态、服装、气质等特点，也可以表达一种情绪或故事。全身图像的拍摄需要注意构
SpikeKing·2023-08-05 02:22

【Python机器学习】实验08 决策树

利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归Scikit-learn的决策树参数决策树调参实验1通过sklearn来做breast_cancer数据集的决策树分类器训练准备数据训练模型测试模型实验
Want595·2023-08-04 14:15

python与深度学习(十四):CNN和IKUN模型二

目录1.说明2.IKUN模型的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-03 15:29

OpenMMLab MMDetectionV3.1.0-SAM（环境安装、模型测试、训练以及模型后处理工具）

OpenMMLabPlayground概况当前通用目标检测的研究方向正在朝着大型多模态模型发展。除了图像输入之外，最近的研究成果还结合了文本模式来提高性能。添加文本模态后，通用检测算法的一些非常好的属性开始出现，例如：可以利用大量易于访问的文本数据进行联合训练。轻松实现开放集目标检测，从而实现真正通用的检测任务。可以与NLP中的优秀模型一起使用来创建一些有趣且有用的功能。从目前来看，通用物体检测可
qq_41627642·2023-08-03 12:03

单元测试方法-cmockery实践

目录单元测试概念引子定义内容方法单元测试模型测试模型构建单元测试工具简介Cmockery使用介绍简介使用VPBX实践UT框架搭建目录编译：实例demo例1：例2：例3：例4：例5：例6：例7：遗留问题单元测试概念引子一种观点
monkeyzh123·2023-08-03 04:44

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码原始测试图片为255X252的图片因为是极简方案采用的是线性回归模型，所以预测结果数字不一致本次预测的数字是[[3]]测试结果：PSE:\project
hsg77·2023-08-02 19:35

python与深度学习(十):CNN和cifar10二

目录1.说明2.cifar10的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-01 01:48

python与深度学习(十二):CNN和猫狗大战二

目录1.说明2.猫狗大战的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-01 01:45

tf-faster-rcnn[cpu]实现目标检测（二）模型测试

继CPU下运行demo之后，现在开始使用res101进行voc数据的训练(1)在tf-faster-rcnn根目录下，执行：NET=res101TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainvalmkdir-poutput/${NET}/${TRAIN_IMDB}cdoutput/${NET}/${TRAIN_IMDB}ln-s../../../data/v
忘尘谷撑船人·2023-07-31 10:56

tensorRT模型性能测试

1.3xml2yolo1.4yolo2json1.5json2yolo1.6训练2.TRT模型转换2.1YOLOv5ONNX导出2.2YOLOv6ONNX导出2.3YOLOv5engine生成2.4YOLOv6engine生成3.TRT模型测试
爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:13

python-pytorch基础之神经网络回归

这里写目录标题定义数据集定义函数生成数据集使用Dataloader加载dataset定义神经网络定义实例化查看是否是输出的一个训练编写trian方法训练并保存模型测试模型结果构造数据测试结论定义数据集importtorchimportrandom
liwulin0506·2023-07-30 22:29

python-pytorch基础之神经网络分类

这里写目录标题生成数据函数定义数据集定义loader加载数据定义神经网络模型测试输出是否为2个输入数据，输出结果训练模型函数计算正确率训练数据并保存模型测试模型准备数据加载模型预测对比结果生成数据函数importrandomdefget_rectangle
liwulin0506·2023-07-30 06:24

python与深度学习(八):CNN和fashion_mnist二

目录1.说明2.fashion_mnist的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果
菜yuan~·2023-07-29 11:16

python与深度学习(九):CNN和cifar10

目录1.说明2.cifar10实战2.1导入相关库2.2加载数据2.3数据预处理2.4数据处理2.5构建网络模型2.6模型编译2.7模型训练2.8模型保存2.9模型评价2.10模型测试2.11模型训练结果的可视化
菜yuan~·2023-07-29 11:14

第二篇-二手工作站配置

第一篇-ChatGLM-webui-Windows安装部署-CPU版第二篇-二手工作站配置第三篇-TeslaP40+CentOS-7+CUDA11.7部署实践把二手T5810升级了一下用于大模型测试主机
木卫二号Coding·2023-07-27 21:08

如何利用tf.keras 实现深度学习？

常用模块tf.keras中常用模块如下表所示：常用方法深度学习实现的主要流程：1.数据获取，2，数据处理，3.模型创建与训练，4模型测试与评估，5.模型预测。1.导入tf.keras使用tf.ke
传智教育·2023-07-27 16:56

python与深度学习(七):CNN和fashion_mnist

目录1.说明2.fashion_mnist实战2.1导入相关库2.2加载数据2.3数据预处理2.4数据处理2.5构建网络模型2.6模型编译2.7模型训练2.8模型保存2.9模型评价2.10模型测试2.11
菜yuan~·2023-07-25 19:46

基于Python+WaveNet+CTC+Tensorflow智能语音识别与方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Tensorflow环境模块实现1.方言分类数据下载及预处理模型构建模型训练及保存2.语音识别数据预处理模型构建模型训练及保存3.模型测试功能选择界面语言识别功能实现界面方言分类功能实现界面系统测试
小胡说人工智能·2023-07-25 18:54

python与深度学习(六):CNN和手写数字识别二

目录1.说明2.手写数字识别的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-07-24 19:10

python与深度学习(四):ANN和fashion_mnist二

目录1.说明2.fashion_mnist的ANN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果
菜yuan~·2023-07-24 19:09

python与深度学习(五):CNN和手写数字识别

说明2.卷积运算3.填充4.池化5.卷积神经网络实战-手写数字识别的CNN模型5.1导入相关库5.2加载数据5.3数据预处理5.4数据处理5.5构建网络模型5.6模型编译5.7模型训练、保存和评价5.8模型测试
菜yuan~·2023-07-24 19:09

python与深度学习(三):ANN和fashion_mnist

目录1.说明2.fashion_mnist实战2.1导入相关库2.2加载数据2.3数据预处理2.4数据处理2.5构建网络模型2.6模型编译2.7模型训练2.8模型保存2.9模型评价2.10模型测试2.11
菜yuan~·2023-07-24 18:33

手写数字识别Minst(CNN)

文章目录手写数字识别网络结构加载数据集数据集可视化CNN网络结构训练模型保存模型和加载模型测试模型手写数字识别网络结构网上给出的基本网络结构：然而在本数据集中，输入图不是1*32*32，是1*28*28
Keep--Silent·2023-07-24 01:11

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战6.1工具说明6.2导入相关库6.3加载数据6.4数据预处理6.5数据处理6.6构建网络模型6.7模型编译6.8模型训练6.9模型保存6.10模型评价6.11模型测试
菜yuan~·2023-07-18 20:37

【Modelica】Modelica语言，Modelica建模基础语法知识学习，模拟仿真实验工具，物理仿真模型测试，Modelica中文学习手册，需要的给我留言发给你

【Modelica】Modelica语言，Modelica建模基础语法知识学习，模拟仿真实验工具，物理仿真模型测试，Modelica中文学习手册，需要的给我留言发给你您出于某些原因，机缘巧合地看到本书。
_晓夏_·2023-07-18 13:14

快速训练自己的大语言模型：基于LLAMA-7B的lora指令微调

8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama
lokvke·2023-07-16 06:26

基于LLAMA-7B的lora中文指令微调

目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~
lokvke·2023-07-16 06:26

RabbitMQ基础与实操复习

2.1RabbitMQ2.2RabbitMQ安装3、RabbitMQ配置3.1RabbitMQ命令行3.2Web管理界面3.2.1overview概览3.2.2Admin用户和虚拟主机管理4、RabbitMQ常用消息模型测试
别团等shy哥发育·2023-06-23 12:13

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）
·2023-06-20 00:12

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环
·2023-06-20 00:09

软件测试52讲笔记--13 效率为王：脚本与数据的解耦 + Page Object模型

13效率为王：脚本与数据的解耦+PageObject模型测试脚本和数据的解耦在测试脚本中硬编码测试数据，脚本灵活性将会非常低。
cynthia猫·2023-06-18 21:21

软件测试方法（白盒测试&黑盒测试&基于风险的测试&模型测试）

一、软件测试概述软件测试是软件开发过程的重要组成部分，是用来确认一个程序的品质或性能是否符合开发之前所提出的一些要求。软件测试的目的，第一是确认软件的质量，其一方面是确认软件做了你所期望的事情（Dotherightthing），另一方面是确认软件以正确的方式来做了这个事件（Doitright）。第二是提供信息，比如提供给开发人员或程序经理的反馈信息，为风险评估所准备的信息。第三软件测试不仅是在测试
ludan_xia·2023-06-18 04:41

虚拟ECU实践：汽车发动机控制器仿真

▲汽车系统模型测试现状由在本文中，我们将主要介绍虚拟化技术在ECU开发中的实现，其中的技术挑战在于：如何用合理的方式将E
迪捷软件·2023-06-17 05:38

基于用户认证数据构建评估模型预测认证行为风险系统(附源码)

文件说明datasets//数据集（训练集、测试集）featureengineering//特征工程models//评估模型测试环境Python3.8任务描述项目来自系统认证风险预测https://www.datafountain.cn
CODER8R·2023-06-15 20:32

软件测试05：软件测试分类

软件测试05：软件测试分类软件测试分类按照开发阶段划分单元测试单元测试又称模型测试，是针对软件设计的最小单位——程序进行正确性检验的测试工作。
杰哥牛波一·2023-06-13 19:46

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络0.前言1.PyTorch构建神经网络初体验1.1使用PyTorch构建神经网络1.2神经网络数据加载1.3模型测试1.4获取中间层的值
盼小辉丶·2023-06-13 09:19

python训练模型测试模型_Python逻辑回归——建模-评估模型

学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict来让顺序变成有序2.数据集转成Pandas的二维数据结构进行处理如何实现逻辑回归1.提取出特征和标签提取出某一
weixin_39975529·2023-06-12 02:45

使用Cycle GAN训练自己的数据

目录克隆项目代码配置环境下载测试数据集和预训练模型测试及训练使用自己的数据集训练及测试修改cyclegan生成图像的大小克隆项目代码如果太慢，也可以选择自己下载下来项目上传至服务器gitclonehttps
失落的熊熊·2023-06-11 16:12

计算机视觉 ｜ MMDetection代码实战课

本教程一共包括如下流程:1.数据集准备和可视化2.自定义配置文件3.训练前可视化验证4.模型训练5.模型测试和推理6.可视化分析下面我们将以MMDetection团队自研的RTMDet算法为例，结合一个简单的
强少~、·2023-06-10 10:00

sklearn上机笔记3：数据拆分的sklearn实现和决策树的生成

.S折交叉验证和留一交叉验证二、将拆分与评价合并执行三、同时使用多个评价指标四、使用交叉验证后的模型进行预测sklearn实现决策树数据拆分的sklearn实现一、拆分为训练集与测试集训练集：用来训练模型测试集
Suki百香果·2023-06-10 03:39

基于Tensorflow+VGG+DBN本地化批量图像识别系统（深度学习+Python）含全部工程源码+视频演示+图片数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境1.Python环境2.Tensorflow环境3.wxPython环境4.PIL环境模块实现1.数据预处理2.模型简化处理3.用户界面设计4.翻译模块调用系统测试1.模型训练效果2.模型测试效果代码实现
小胡说人工智能·2023-06-08 22:48

A Data Quality-Driven View of MLOps

解读ADataQuality-DrivenViewofMLOpsMLOps任务1：有效的ML质量优化MLOps任务2:防止不切实际的期望MLOps任务3：针对过度拟合的严格模型测试MLOps任务4：高效的连续质量测试展望未来作者
狐狸的帽子·2023-06-07 15:06
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