模型测试

【Tensorflow2.x学习笔记】- Keras高层接口

目录1.Keras简介2.常见功能模块2.1常见网络层类2.2网络容器3.模型装配、训练、测试3.1模型装配3.2模型训练3.3模型测试4.模型的保存与加载4.1张量方式4.2网络方式4.3SaveModel
QYiRen·2022-11-26 17:43

【无标题】

训练数据+验证数据：建立模型测试数据：检查模型，测试精确度训练集（train）：帮助训练模型，确定拟合曲线的参数验证集（valid）：模型选择，辅助模型构建（可选）column列row行Y①一个可以用于监督学习的数据集
今天又没睡醒·2022-11-26 02:13

深度学习目标检测模型测试评价指标的选取及介绍

文章目录测试指标的选取一、精度评价指标1.MAP（平均准确度均值）1.1mAP定义及相关概念1.2mAP的具体计算2.准确率（Accuracy）3.混淆矩阵（ConfusionMatrix）4.精确率（Precision）与召回率（Recall）5.平均精度（Average-Precision，AP）与meanAveragePrecision(mAP)6.IoU7.ROC（ReceiverOper
泽渊20·2022-11-25 11:57

ubuntu18.04 下slowfast网络环境安装及模型测试( python3.9)

用pip安装建议用国内源，如pipinstallxxx-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple目录1.condaenv环境创建2.installpytorch3.installfvcore4.installsimplejson5.gcc版本查看6.PyAV7.ffmpegwithPyAV8.PyYaml,tqdm9.iopath10.psutil11.o
圆滚熊·2022-11-25 06:57

第八组 Alpha（1/3）

2.3CBDNet分析2.4设计损失函数第一部分：AsymmetricLoss第二部分：TotalVariationloss第三部分：Reconstructionloss3.初始化基本变量，开始训练4.模型测试二
33鹅·2022-11-25 06:40

利用PyG实现图池化minCUT Pool（图分类任务）

文章目录图池化论文介绍技术原理SpectralClusteringwithGNNs基于PyG实现图池化minCUTPool导入需要的包数据集导入和处理***模型搭建***模型训练函数模型测试函数模型训练与测试图池化在我的理解
Coconut Shao·2022-11-24 17:36

deeplearning.35Keras入门教程及残差网络

Keras中构建模型小结残差网络导入相关库深层网络带来的问题构建一个残差网络恒等块（Identityblock）卷积块（convolutionalblock）构建50层的残差网络加载数据集训练模型评估模型测试模型小结
疯子的梦想＠·2022-11-24 09:49

评论情感分析----多种机器学习模型测试总结

文章目录前言Step1:读取评论文件Step2:去除重复评论信息Step3:使用jieba库进行分词操作Step4:去除停用词Step5:生成词典Step6:生成one-hot编码(暂未用到)Step7:Word2vec编码Step8:封装数据预处理过程Step9:构建评论语句向量Step10:拆分数据集为训练集与测试集Step11:训练多种监督模型，准备评论情感预测KNN算法模型的训练与评估逻辑
Gaolw1102·2022-11-23 21:50

halcon19.11深度学习关于分类入门案例

目录halcon19.11深度学习分类关于配置环境准备训练集训练数据集评估模型测试模型halcon19.11深度学习分类关于配置环境首先，如果你想使用halcon19.11学习深度学习，那么请保证你的电脑拥有独立显卡
猪猪派对·2022-11-23 19:20

halcon脚本-深度学习【图像分类】

文章目录前言一、数据集准备二、halcon训练准备工作1.变量/程序初始化2.数据预处理三、halcon训练过程1.加载模型2.读取数据集3.模型训练四、模型测试总结前言本文讲述基于halcon实现图像分类的功能
爱学习的广东仔·2022-11-23 19:11

测试时batchsize大小影响结果

今天训练一个小模型，发现训练时候batchsize设为16，训练过程中test出结果是100%；但是加载模型测试的时候，结果就不对了。。。尤其是batchsize设为2/4/8的时候。
qq_1925620345·2022-11-23 17:16

【迁移网络学习实战】- Kaggle猫狗分类大赛 - 单模型测试 - 前7.8%

【迁移网络学习】-Kaggle猫狗分类大赛-前7.8%数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1AIj0FhdCQPeAWg4Sw7DEOQ提取码：aejj一、内容想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集**（比如在ImageNet数据集140万张标记图像）**上训练好。如果这个原始数据
一只稚嫩的小金毛·2022-11-23 12:52

Spark机器学习

第二章数据驱动的机器学习系统的组成1.机器学习系统组成：数据收集->数据清洗与转换->模型训练->模型测试->模型部署与整合->模型监控与反馈（同时监控模型的准确度相关指标以及业务指标，模型反馈是指通过用户的行为来对模型的预测进行反馈
MrGeroge·2022-11-23 11:58

UNet语义分割多分类学习

今天改pytorch的UNet好像loss降不下来，拿模型测试的结果很糟糕，明天在服务器上测试下keras版本的UNet看看，Keras框架下的U-Net实现（可实现多类分割+
z504727099·2022-11-23 09:06

Spark网格搜索——训练验证集拆分

前言Spark内的网格搜索主要有两种评估流程，分别是交叉验证和训练验证集拆分，这篇文章主要介绍训练验证集拆分的具体流程数据集划分训练集、验证集、测试集训练集(train)：训练模型验证集(val)：评估模型测试集
团子Yui·2022-11-23 03:29

pix2pix学习系列（1）：预训练模型测试pix2pix

pix2pix学习系列（1）：预训练模型测试pix2pix参考文献：[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
tpz789·2022-11-23 02:09

yolov7训练数据帮助文档

试用网络演示表现可可女士模型测试尺寸美联社测试AP50测试AP75测试批处理1fps批次32平均时间YOLOv764051.4%69.7%55.9%161帧/秒2.8毫秒YOLOv7-X64053.1%
微笑 ❶·2022-11-23 01:44

Ng深度学习笔记—搭建多层神经网络python实现

此次作业分为以下几部分：模型搭建训练模型测试模型用自己的图片做测试实验所需文件：链接：https://pan.baidu.com/s/151BNM_gcKvKVPz14bJmpQg提取码：06mg准备工作导入相关
木头人苏·2022-11-22 23:19

行人重识别（deep-person-reid）环境搭建及模型训练，模型测试、特征显示

一、什么是行人重识别行人重识别（PersonRe-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到
YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:02

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——飞桨开源深度学习平台介绍

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划返回总目录飞桨开源深度学习平台介绍介绍使用飞桨重写房价预测模型数据读取模型设计模型设计资源配置训练过程疑问保存并测试模型测试模型下面给出课程链接，欢迎各位小伙来来报考
only one °·2022-11-22 17:53

基于SVM的航空发动机故障诊断系统设计

如何找出对应的数据列：编程要求：测试说明：第二关：数据预处理任务描述：相关知识：数据标准化：主成分分析降维：编程要求：第三关：SVM模型训练任务描述：相关知识：一、分割数据集：二、建立SVM模型：三、模型测试
Shining0596·2022-11-22 15:00

视觉学习笔记6——YOLOv5(v6.2)部署与代码理解

二、环境搭建1.基本环境2.特殊环境三、自定义训练模型训练模型测试四、源码个人理解1.detect.py文件2.yolo.py文件3.train.py文件前言在人工智能机器学习领域中，目前最火的莫过于计算机视觉
RanceGru·2022-11-22 09:39

Paddle_手写数字识别

目录前言一、数据处理数据集介绍数据集导入效验数据有效性二、网络结构三、训练过程调用GPU进行训练损失函数反向传播学习率设置训练总代码四、模型的保存和加载效果展示五、模型测试前言如果说房价预测是机器学习的
amanyara·2022-11-22 09:34

语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）

上一篇：语音识别系列︱用python进行音频解析（一）这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub/paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的；使用者需要留心各类安装问题。文章目录1paddlehub的安装2几款模型3三款语音识别模型实验3.1deepspeech2_aishell
悟乙己·2022-11-22 06:50

语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试（三）

参考：语音识别系列︱用python进行音频解析（一）语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）上一篇paddlehub是一些预训练模型，paddlespeech也有，所以本篇就是更新paddlespeech
悟乙己·2022-11-22 06:50

语音识别系列︱利用达摩院ModelScope进行语音识别+标点修复（四）

终于有时间更新语音识别系列了，之前的几篇：语音识别系列︱用python进行音频解析（一）语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试
悟乙己·2022-11-22 06:42

深度学习实战11(进阶版)-BERT模型的微调应用-文本分类案例

文章目录一、前期工作导入库包导入数据二、模型加载三、模型训练四、模型测试大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个基于BERT模型做文本分类的实战案例，在BERT模型基础上做微调，训练自己的数据集，相信之前大家很多都是套用别人的模型直接训练
微学AI·2022-11-22 03:49

免费GPU支持！口罩识别、安全帽识别算法赛同步开启，丰厚奖品等你来战！

英特尔联合主办，由UCloud提供技术支持，通过为开发者提供极市平台在线训练系统、英特尔OpenVINO™工具套件、免费云算力资源支持，帮助开发者全程线上无障碍开发、加速模型推理，真正实现在线编码训练、模型转换、模型测试等一站式竞赛体验
PaperWeekly·2022-11-21 23:26

深度学习：训练、验证，保存模型，加载模型，测试，代码-案例写法总结

目录案例一：猫狗分类定义训练+验证函数调用函数保存模型测试模型测试数据预处理加载模型可视化模型案例二：交通指示牌4分类定义训练函数定义验证函数训练函数测试集评估案例一：猫狗分类参考：猫狗分类迁移学习案例详解代码位置
sky_柘·2022-11-21 18:52

在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口）

CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装CUDA安装CUDNN安装TensorRT安装OpenCV安装二、YOLOv5部署文件准备模型文件转换3.生成wts文件4.生成部署引擎5.端侧部署模型测试图片
uzumakinarutoka·2022-11-21 13:47

RTX30系列linux+docker容器的GPU配置（tensorflow-gpu==1.15~2.x、tensorrt 7、cuda、cudnn）附加resnet50模型测试

目录简介1、安装tensorflow-gpu=1.15测试gpu测试模型：使用ResNet-50基准测试安装的GPU验证tensorrt2、安装tensorflow-gpu==2.x安装记录附件参考简介目的：介于解决以往开发中针对tensorflow-gpu，因为cuda和nvidia版本的升级导致不能使用GPU的问题，本部参考了一些资料，在ubuntu18.04+docker环境下只需两行命令配
源代码杀手·2022-11-21 06:23

pytorch学习笔记（八）——神经网络完整的模型训练和模型测试套路（以CIFAR10数据集为例）

目录一、模型训练过程二、模型测试过程一、模型训练过程准备数据集利用Dataloader来加载数据集搭建神经网络（一般习惯把搭建的神经网络单独放入一个model.py中，然后在训练文件中引入model）设置损失函数设置优化器设置训练网络的一些参数开始训练从
M762B·2022-11-21 01:44

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

文章目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1MNIST数据集5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.2.1构建LeNet-5模型：5.3.2.2模型测试5.3.2.3测试两个网络的运算速度
plum-blossom·2022-11-20 21:47

YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘的解决方法

在使用YOLOV5训练好模型测试时出现问题：AttributeError:‘Upsample’objecthasnoattribute'recompute_scale_factor’的快速解决方法。
佐咖·2022-11-20 17:15

基于sklearn的机器学习实战

本文目录如下：LinearRegression线性回归入门数据生成定义模型模型测试与比较多项式回归具体实现LogisticRegression算法思想简述算法实现DecisionTreeMLPSVM线性
FavoriteStar·2022-11-20 16:48

经典卷积神经网络——resnet

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
浅念念52·2022-11-20 14:07

yolo v5--手势识别

下载权重文件4.测试detect.py二.制作自己的数据集1.下载LabelImg2.制作数据集--准备工作3.构建数据集4.数据集方面的yaml文件修改5.网络参数方面的yaml文件修改三.训练四.模型测试一
..435·2022-11-20 13:49

darknet训练yolov4模型

darknet训练yolov4模型文章目录darknet训练yolov4模型安装darknet环境安装部署准备数据集打标签（以识别篮球为例）分离数据集与测试集下载预训练模型重定anchors训练模型测试效果安装
凉_白开·2022-11-20 10:12

Yolov5项目目录结构解析

相关代码LICENSE#版权文件README.md#READMEmarkdown文件requirements.txt#项目所需的安装包列表sotabench.py#COCO数据集测试脚本test.py#模型测试脚本
是小hu·2022-11-20 08:30

【KBQA-2】 Learning To Retrieve Prompts for In-Context Learning

文章目录1.in-contextlearning2.本文工作3.模型训练和推理1）如何产生标记数据2）如何给候选集合打分3）训练打分模型4）训练推断模型4.实验1）数据集2）评价指标3）基线和标准做法4）模型测试的两种模式
每天都必须加油鸭·2022-11-20 07:17

pytorch错误解决：Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict:

在进行模型测试时报错：Missingkey(s)instate_dict:xxxxxxxxxxUnexpectedkey(s)instate_dict:xxxxxxxxxx报错原因：在模型训练时有加上：
岁月神偷小拳拳·2022-11-20 07:20

YOLOv7算法训练自己的数据集并测试

目录一、准备深度学习环境二、准备自己的数据集1、创建数据集2、转换数据格式3、配置文件三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试五、模型推理YOLOv7训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装
雨果先生·2022-11-20 06:02

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm 解决方案

目录问题描述解决方案后记问题描述跑pytorch相关的代码时，在根据requirements.txt进行环境配置后，运行模型测试代码，出现了以下错误File"/opt/conda/envs/uof/lib
行业边缘的摸鱼怪·2022-11-20 05:18

Pytorch 加载多gpu模型+解决加载模型测试结果不正确

将模型加载到多gpu上的时候，会用到model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[1,2,3])因此在保存模型的时候，若直接torch.save(model.state_dict(),save_dict_path)加载后的模型参数每个都会带有module如果使用strict=False的加载方式，很有可能会使测试结果不同model.load_state
努力沉淀·2022-11-20 03:45

MMDeteceion之系列一（环境安装、模型测试、训练以及模型后处理工具）

1、MMDeteceion初识MMDetection是一款优秀的基于PyTorch的深度学习目标检测工具箱，由香港中文大学(CUHK)多媒体实验室(mmlab)开发。基本上支持所有当前SOTA二阶段的目标检测算法，比如fasterrcnn，maskrcnn，r-fcn，Cascade-RCNN等。读者可在PyTorch环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。根据GitHub项目所述，MM
qq_41627642·2022-11-20 00:26

图注意力神经网络的pytorch代码解析

代码解析1.图注意力神经网络的原理简介1.1注意力机制的公式1.2代码中公式的应用差异2.GAT的pytorch代码解析2.1导入需要的包和参数设定2.2加载数据2.3搭建注意力模型2.3模型训练2.5模型测试
掉发的蒲公英·2022-11-19 12:07

pytorch模型tensorrt加速之-pth转onnx转trt，在推理trt模型测试模型速度

首先需要安装两个必要的包tensorrt和torch2trt，tensorrt的话要在官网下载tar压缩包，建议下载tar包安装，官网，我下载的是7.2.3版本，torch2trt可以在GitHub上克隆项目。我的环境(tensorrt目前好像Linux上可以用，我在win10上没有搞成功，tar包里面没有对应的whl文件)：ubuntu18.4python3.8pytorch1.8+cu11te
pyswt·2022-11-19 08:47

【无标题】

训练数据(train)+验证数据(valid)：建立模型测试数据：检查模型，测试精确度训练集（train）：帮助训练模型，确定拟合曲线的参数验证机（valid）：模型选择，辅助模型构建（可选）column
今天又没睡醒·2022-11-19 07:06

目标检测，使用最新的yolov7训练自己的数据集，从零开始的手把手教程

目录一、获取大佬的yolov7源码二、配置深度学习环境三、准备数据集四、用yolov7训练自己的数据集五、用训练好的模型测试六、用训练好的模型预测一、获取大佬的yolov7源码yolov7源码地址，把ZIP
若风orz·2022-11-19 04:52

nlp实战——使用IMDB数据集做情感分析

文章目录需要导入的包加载数据加载停用词数据处理查看总词汇数词频统计word2tag分割训练集与测试集模型定义参数定义定义模型训练模型测试完整代码需要导入的包python环境为:python==3.8tensorflow-macos
爆炒八酱·2022-11-17 17:45
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