模型测试第6页

pytorch 使用多GPU训练模型测试出现：TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘可能解决方法

最近在使用u版yolov3训练数据集时，使用多GPU训练时总是报错：TypeError:CaughtTypeErrorinreplica1ondevice1.TypeError:forward()missing1requiredpositionalargument:'x'百度了一下发现是因为我使用了多个显卡，导致在inference阶段，模型和数据不在同一个显卡上，所以后面同时报了：TypeErr

粼粼淇·2023-01-28 14:07

算法模型评测方式

以下内容来自：AI算法评测实践与探索-王超MTSC2021目录模型评估在开发中的位置模型评估方式人工标注模型效果评测模型结果DIff自动化评测流程模型评估在开发中的位置整个项目开发生命周期中，模型测试主要处于线下保障部分

picoasis·2023-01-28 08:52

mmdetection2.11.0 模型测试评估及计算各个类别的map

1.计算各个类别的map1.1方法1:直接计算,仅支持voc数据集与custom数据集使用如下命令直接计算各个分类的map,使用的图片为config配置中test中的数据集评估pythontools/test.pywork_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pywork_dirs/latest.pth--evalmAP#参数说明-work_dir/faster_rc

知北行·2023-01-27 15:58

三、利用迁移学习进行模型微调（Datawhale组队学习）

文章目录安装配置环境准备图像分类数据集迁移学习微调训练图像分类模型导入环境图像预处理载入图像分类数据集建立类别和索引号之间映射关系定义数据加载器查看一个batch的图像和标注可视化一个batch的图像和标注模型的构建与测试可视化常见的迁移学习训练方式训练配置模型训练与评估函数：在训练集上训练函数：在整个测试集上评估创建wandb可视化项目模型训练模型测试可视化训练日志训练集损失函数可视化训练集准确

卡拉比丘流形·2023-01-26 08:28

深度学习面试题：计算机视觉训练技巧

CosineAnnealingLR:模型受学习率影响大的模型测试集数据增广：基本对结果有0.5%-1%的影响注意：训练集用了哪些数据扩增方法，测试集才可以用对应的数据扩增方法softlabel与pseudolabel

weixin_45955767·2023-01-25 16:46

pytorch零基础实现手写数学符号识别项目（三）——模型训练与预测

模型训练与预测前言评判精度模型训练初始化参数训练和测试调用函数进行训练模型损失模型测试测试函数显示测试结果前言在前面的文章中我们重点介绍了数据的形式，数据的加载，并且解决了加载过大的数据集可能导致的OOM

艾醒(AiXing-w)·2023-01-25 10:08

AI模型测试(评估标准）DEEPSEC: A Uniform Platform for Security Analysis of Deep Learning Model

论文笔记：DEEPSEC:AUniformPlatformforSecurityAnalysisofDeepLearningModelABSTRACTINTORDUCTIONATTACKS&DEFENSESSYSTEMDESIGNANDIMPLEMENTATIONEVALUATIONSABSTRACT介绍了DEEPSEC的设计、实施和评估。DEEPSEC包括16种最先进的攻击方法（带有10个攻击实

萌钱多·2023-01-24 09:29

谈谈机器学习AI模型测试与评估方法分析

AI应用软件，其中质疑点主要有：预测或识别的准确性模型相关性鲁棒性安全性数据隐私性能效率公平性可解释性接下来，本文将从机器学习模型开发过程、AI应用软件开发过程，结合测试过程，谈谈如何进行机器学习AI模型测试与模型评估方法

肖永威·2023-01-24 09:27

【图像分类】mmclassification 安装、准备数据、训练、可视化

模型训练五、模型效果可视化六、如何分别计算每个类别的精确率和召回率MMclassification是一个分类工具库，这篇文章是简单记录一下如何用该工具库来训练自己的分类模型，包括数据准备，模型修改，模型训练，模型测试等等

呆呆的猫·2023-01-22 18:03

（三）mmclassification图像分类——模型训练

修改模型参数（configs文件）(1)models(2)datasets(3)schedules(4)新建mobilenet_v2_b32x8_car.py1.3训练模型单卡模型训练多卡模型训练2.模型测试

stoneyshi·2023-01-22 18:02

训练集和测试集的标准化中的坑！！！

虽然从模型测试的结果看，可能出现的差距不大。解释：当你手头已经有一份训练和测试数据。在真正的部署过程中，测试数据实际上就是那些源源不断刚刚出现的数据，你不知道它什么分布，也不知道它出现什么样的数值。

西红柿vs鸡蛋·2023-01-21 17:46

【踩坑】深度学习 Torch 爆显存的原因（显存不够用等问题）

简介在深度学习过程中，使用显卡的情况主要有两个过程：一、网络模型训练过程；二、网络模型测试过程。在这两个过程中，都可能存在爆显存或者爆内存的情况。

MrOliverXu·2023-01-21 13:20

自学pytorch深度学习遇到的坑

1.在加载模型测试的时候出现并解决的问题：1.1net.load_state_dict(‘net_params.pkl’)state={'net':net.state_dict(),#模型的网络参数'epoch

世纪末的霖さん·2023-01-20 20:24

0 | pytorch环境安装及一个Resnet图像分类模型测试

先说说我的环境硬件方面：一台联想笔记本，搭载了NVIDIAP2000显卡，查了一下属于GTX1060乞丐版系统方面：Windows10，预装好了Anaconda，Python版本3.7.4要开始学习PyTorch，第一步肯定先把PyTorch装上。上PyTorch官网看一下。一上来就是明晃晃的Install大字，直接点进去官网给推荐了配置照着官网说的命令在cmd里面执行，当然前提是先激活你要用的c

机器学习之禅·2023-01-20 15:24

图对抗攻击及防御算法种类

其中逃逸攻击是攻击者构造对抗样本在模型测试简短欺骗目标模型，而投毒攻击是攻击者在模型训练阶段向训练集中注入对抗样本，使得训练后的模型具有误导性。

心若向阳，何谓悲伤·2023-01-19 20:32

【Kaggle竞赛】Kaggle竞赛了解

Contents1关于Kaggle竞赛1.1比赛奖牌规则如下：2图像识别竞赛流程3数据准备3.1模型设计3.2迭代训练3.3模型测试4总结关于Kaggle竞赛Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：

嵌入式视觉·2023-01-19 19:03

CIFAR10模型加载、保存及验证

文章目录前言一、保存加载模型二、模型训练和验证1.使用cuda进行训练2.训练测试集三、CIFAR10模型训练和验证1.模型2.模型训练3.模型测试前言前端时间写了使用pytorch训练了mnist数据集

Master___Yang·2023-01-19 17:27

scikit-learn——机器学习应用开发的步骤和理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例数据采集和标记特征选择模型训练模型测试模型保存与加载1.数据采集和标记先采集数据，再

m0_65187443·2023-01-19 09:11

【学习笔记】【Pytorch】十七、模型测试套路

【学习笔记】【Pytorch】十七、模型测试套路一、内容概述二、模型测试套路代码实现一、内容概述利用已经训练好的模型，然后给它提供输入，判断输出是否正确，即模型的应用测试。

Mr庞.·2023-01-19 06:14

CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm

CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencalling`cublasSgemm在模型测试的时候出现了这个问题，CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencalling

没有技术也没有钱·2023-01-18 13:25

Simulink模型测试1——基于模型的设计的测试概述

模型测试的类型simulink模型测试分为两种：simulation-basedtesting和formalverification。

IHTY_NUI·2023-01-17 20:46

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.3 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（一）

本小节通过使用隐式马尔可夫来识别XSS攻击，通过xss白名训练马尔可夫模型，然后用马尔可夫模型测试xss攻击黑名单，这样。单示例隐式马尔可夫在网络安全中的使用。

mooyuan天天·2023-01-16 22:12

使用VGG16模型测试图片识别，基于CNN卷积神经网络

首先网上找了7张图打算对这7张图片进行识别，直接上代码：fromtensorflow.kerasimportapplications#decode_predictions对预测结果进行处理，解码fromtensorflow.keras.applications.vgg16importdecode_predictions#preprocess_input处理输入图片fromtensorflow.ke

raylu666·2023-01-15 11:48

吴恩达深度学习系列课程随记——Course2Week1

1.训练、验证、测试集训练集：用来训练验证集：用来找出最好模型测试集：无偏评估算法的运行状态（没有也不要紧）小数据时代：70%训练30%测试/60%训练20%训练20%测试大数据时代：99%（或者更多）

Asteries·2023-01-14 11:32

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（三） -- 训练、测试

yolov5运行环境搭建及label格式转换基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（三）--训练、测试基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位--全过程总结目录训练模型命令及参数解读注意事项模型测试测试命令及参数设置效果表现命令总和训练模型命令及参数解

红颜如霜·2023-01-14 09:03

pytorch加载模型报错TypeError: ‘collections.OrderedDict‘ object is not callable

---之前训练了一个网络模型，保存了网络训练参数，代码如下torch.save(module1.state_dict(),"module1_{}.pth".format(i))错误原因：----在进行模型测试的时候

m0_45318906·2023-01-13 18:41

长短时记忆网络（LSTM）负荷预测项目（matlab）

目录1.LSTM介绍2.数据集准备及预处理3.LSTM模型搭建与训练4.预测模型测试1.LSTM介绍长短期记忆网络LSTM（longshort-termmemory）是RNN的一种变体，其核心概念在于细胞状态以及

share_data·2023-01-12 11:02

yolov8在TensorRT+cuda加持下的性能测试

测试信息测试平台：linux+docker硬件：NVIDIA3070模型输入：batchx3x640x640（测试设置batch为8）测试模型：yolov8n，yolov8s，yolov8n，更多模型测试可以去网盘下载

FeiYull_·2023-01-12 09:17

机器学习算法--python实现随机抽样一致性（RANSAC）算法处理离散值拟合稳健的回归模型

2.用模型测试所有其他的点，把落在用户给定容限范围内的点放入内点集。3.调整模型中使用的所有的内点。4.用内点重新拟合模型。5.评估模型预测结果与内点集相比较的误差。6

糯米君_·2023-01-10 14:49

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数据集ConvolutionalNeuralNetworkswithMatlab

iibk876·2023-01-10 05:38

PCL点云处理之ransac多平面提取（六）

2、估计出适合于这些子集的模型3、用这个模型测试其他的数据，根据损失函数，得到符合这个模型的点，称为一致性集合。

点云学徒·2023-01-09 13:26

联邦学习（三）：Tensorflow2.0 实现联邦学习

2.1Data2.2Aggregator2.3Model2.4Bank3、导入并处理原始数据4、联邦学习4.1划分数据并重采样4.2模型训练4.2.1仅使用Data_Global训练服务器模型4.2.2联邦学习训练服务器模型4.3模型测试

cofisher·2023-01-09 11:54

机器学习开发项目流程

机器学习开发项目流程1.机器学习开发流程1.1数据1.2模型选择1.3模型训练1.4模型测试1.5模型部署机器学习不只是模型！

Steven迪文·2023-01-09 10:35

机器学习开发应用步骤的理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例（手写数字识别）1.数据采集和标记先采集数据，再将数据进行标记作用：尽可能多的采集的不同的数据

百分之七.·2023-01-09 10:03

python人工智能——机器学习——数据的划分和介绍

sklearn数据集1、数据集划分2、sklearn数据集接口介绍3、sklearn分类数据集4、sklearn回归数据集数据集划分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

代码输入中...·2023-01-08 13:43

Pytorch中train和eval模式的区别

前言：在使用Pytorhch框架时总会看见在模型训练前会加上model.trian(),而在模型测试或者验证之前则会加上model.eval(),那这两者之间有什么区别了？？

笨笨的蛋·2023-01-06 22:58

TensorFlow----Keras库

目录1.网络层类2.网络容器3.模型装配4.模型训练5.模型测试6.模型保存(1)张量方式(2)网络方式(3)SavedModel方式7.自定义网络(1)自定义网络层(2)自定义网络8.测量工具(1)构造测量器

风间琉璃•·2023-01-06 11:54

史上最简单的LSTM文本分类实现：搜狗新闻文本分类（附代码）

目录LSTMself-attention机制准备数据集数据集处理设置输入数据参数训练模型训练模型效果测试模型测试模型效果LSTMLSTM是RNN的一种变种，可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。

izeh·2023-01-05 21:04

代码整理: PyTorch DL AI 模型测试

深度学习模型测试代码个人看过觉得比较合适的代码部分记录于此，以后一些部分的代码抄就完事了。

倘若我问心无愧呢丶·2023-01-05 01:39

yolov3-tiny 火焰目标检测+数据集+模型测试

废话不多说，直接看效果基本识别还行，模型仅测试，还有很大的优化空间使用K210运行模型，帧率在12fps左右，勉强能用，数据集已经手动做好了标签，xml格式数据集及测试模型下载地址：下载地址

nhyltt·2023-01-04 21:36

动手学深度学习（十二）——心跳信号分类预测（天池学习赛）简略

文章目录一、认识数据1.1加载原始数据1.2查看原始数据相关信息1.3查看心跳信号波形原始数据信息整理二、构建pytorch数据集三、构建神经网络四、训练模型五、模型测试：六、后期优化方向天池比赛：零基础入门数据挖掘

留小星·2023-01-04 14:18

何使用BERT模型实现中文的文本分类

Real_Brilliant/article/details/84880528如何使用BERT模型实现中文的文本分类前言Pytorchreadme参数表算法流程1.概述2.读取数据3.特征转换4.模型训练5.模型测试

stay_foolish12·2023-01-03 18:29

7.聚类分析，相似度度量，模型评估

数据集中的所有变量被分为特征和目标，对应模型的输入和输出；数据集被分为训练集和测试集，分别用于训练模型和模型测试与评估。常见的监督学习算法有Regression(回归)、KNN和SVM(分类)。

⁠脱欢·2023-01-03 17:33

模型测试 - 测试过程、模型测试方法概述

文章目录4.模型测试-测试过程、模型测试方法概述4.1测试过程概述4.2simulink模型测试方法概述专题目录4.模型测试-测试过程、模型测试方法概述4.1测试过程概述众所周知，测试是软件开发过程中的一个重要组成部分

~QwQ~·2023-01-03 15:36

完整的模型测试(deom）步骤

本文主要讲解了完整的模型验证，测试（deom）的具体步骤。简单来讲就是利用已经训练好的模型，给它提供输入，查看这输入经过模型后输出的结果。目录一、具体的步骤1读取文件（相对路径）2转换数据类型3加载网络模型4进行测试二、完整代码及注意事项1.完整代码2输出结果3注意事项一、具体的步骤1读取文件（相对路径）首先要读取我们需要输入进模型的数据，代码如下：imgs_path="./imgs/dog.pn

晓亮.·2023-01-03 15:35

模型测试时显存爆炸解决

withtorch.no_grad():passReference:模型训练或测试时候显存爆掉（RuntimeError：CUDAoutofmemory）的几种可能及解决方案_洗千帆，还少年的博客-CSDN博客_模型爆显存https://blog.csdn.net/qq_45040216/article/details/126603593

_Brooke_·2023-01-03 07:17

Intel openvino（二）demo

omz_downloader--namemobilenet-v3-small-1.0-224-tf模型转换omz_converter--namemobilenet-v3-small-1.0-224-tf生成模型测试

HySmiley·2023-01-02 14:14

机器学习转换器与估计器

、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林数据集划分：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

VEkoing·2023-01-02 08:50

【K210】K210学习笔记七——使用K210拍摄照片并在MaixHub上进行训练

【K210】K210学习笔记七——使用K210拍摄照片并在MaixHub上进行训练前言K210准备工作K210如何拍摄照片准备工作拍摄相关代码定义用K210拍摄到的照片在MaixHub平台上训练模型测试未开启数据增强的测试结果开启数据增强的测试结果小结前言本人大四学生

欠羽·2023-01-01 12:54

RuntimeError: CUDA error: out of memory解决(亲测有效)

提前声明一下，我是在模型测试而不是模型训练时出现这个报错的，至于模型训练报此错误，请参考我的另一片博文：关于错误runtimeerror:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.17GB

前行的zhu·2022-12-31 17:18

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