1、原始数据:已知结果的样本数据,将原始数据根据一定比例分为训练集和开发集,训练集用来构建模型,开发集用来对模型调优。 2、新数据:未知结果的样本,当模型构建完成以后,从市场上获取的新数据,这些数据没有目标值,通过输入我们构建的模型输出结果。最后对这些结果进行调研,判断预测的准确性。 上述的流程是实际工作中...
epoch利用循环控制:(1)计算当前网络权重下的正向输出结果和实际结果的损失;(2)梯度置0,防止梯度累计;(3)反向传播;(4)梯度下降(最经典的训练四步走) 每个epoch结束输出损失。 二、分类精准度 在李沐大神的动手深度学习的配套代码中,chapter_linear-networks章节的softmax-regression-scratch第一次引入了train_ch3训...
在训练模型之前,我们需要准备好数据集和定义模型架构。 3.1 数据准备 首先,我们需要加载训练数据集并进行必要的预处理。下面是一个示例代码,加载MNIST手写数字数据集并进行归一化处理。 importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms# 定义数据变换transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),# 将图片转换为Te...
相较于训练流程,模型的测试流程就简单很多了。这里没有再使用执行器,而是直接在高级 API single_gpu_test 或是multi_gpu_test 中调用模型进行测试。具体流程如下: 1.在入口脚本 tools/test.py 中,我们完成了命令参数的解析、数据集及 data loader 的构建、模型的构建及封装,并调用 single_gpu_test 或是multi...
测试模型 这里是训练时的情况 在这里插入图片描述 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有,接下来简单的测试一下: 代码语言:txt 复制 import torch from PIL import Image from torchvision import transforms device = torch.device('cuda') transform=transforms.Comp...
Anchor机制,目标检测的模型结构 损失函数设计 最后一阶段内容——自建目标检测模型,训练,并测试图片。下图是我的模型的一个测试结果: 这不是YOLO、SSD、Faster R-CNN等经典算法检测出来的的结果,而是出自开源课程动手学CV-Pytorch中自建的一个模型,具体来说以VGG16作为特征提取网络,在VOC数据集训练10 epoch的测试结果...
二、模型测试阶段步骤：1. 训练/验证拆分：将数据分为训练集和验证集，以评估模型在未见数据上的性能。举例：从ImageNet数据集中随机选取80%作为训练集，20%作为验证集。2. 模型训练：在训练集上进行模型训练，并使用验证集进行模型评估。此阶段关注过拟合和欠拟合的迹象，并调整超参数以达到最佳效果。举例：模型...
13-模型训练及测试 模型选择:对特定任务最优建模方法的选择或者对特定模型最佳参数的选择 在训练数据集上运行模型(算法)并在测试数据集中测试效果,迭代进行数据模型的修改,这种方式呗称为交叉验证(将数据分为训练集和测试集,使用训练集构建模型,并使用测试i集评估模型提供修改建议)...
还有的比如说是训练一个预测模型,然后再用这个预测模型进行下一步的操作,比如这个预测模型就是训练学习一个预测函数,这就是回归问题,上面那个判断是大于5还是小于5的就是分类问题。回归问题就是学习一个函数,然后再把数据输入到这个函数中看结果,然后再验证测试。
mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱,提供了丰富的模型库和工具集,使得自定义模型的训练、测试和评估变得简单易行。本文将通过详细的步骤和实例,指导读者完成使用mmdetection训练、测试和评估自定义模型的过程。 二、数据准备 在使用mmdetection进行模型训练之前,需要准备自己的数据集。数据集需要满足mmdetection...