一、线性模型 1.线性回归 二、分类精准度 1.定义accuracy函数: 2.精度函数 3.训练 4.画图 5.train_ch3函数 三、卷积网络训练 1.精度计算 2.训练模型 总结 前言 在刚刚入门深度学习的大坑时,怎么完成一次训练往往是第一道门槛。而完成一次训练大概有两个难点,其一是数据集的搭建,这个主要涉及dataset和dataloader...
测试模型与训练模型不同的地方在于,测试模型时需要加载现有的模型,而不是创建一个新的模型(既然需要加载模型,那么就需要在训练结束后将模型保存下来),因此需要使用其他的函数来指定: # 保存模型,在训练模型后 # 使用torch.save函数可以将模型保存下来,这行代码需要在训练模型的最后使用,把模型保存下来 # 参数:module...
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：模型训练：我们在训练集上运行模型，每完成一个epoch，即一遍数据集，我们就在验证集上测试模型性能；调整超参数：如果发现模型在验证集上的表现不佳，可能是因为过拟合，我们可能...
model_path = '训练模型保存路径/保存名称.pth' model = 模型(num_class).to(device) model.load_state_dict(torch.load(model_path)) model.eval() 模型测试完整流程 importcv2fromtorchvisionimporttransforms, datasets, modelsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchimportnumpyasnpimportosfromsklearnimport...
模型训练 以一个简单的分类模型为例，代码如下：# 损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)# 逐步迭代，训练模型 total_step = len(train_loader)for epoch in range(num_epochs):for i ,(images, labels) in enumerate(train...
本文以Faster R-CNN为例,介绍如何使用MMDetection v2,在VOC格式的自定义数据集上,训练和测试模型。 2021.9.1 更新:适配MMDetection v2.16 目录: MMDetection v2 目标检测(1):环境搭建 MMDetection v2 目标检测(2):数据准备 MMDetection v2 目标检测(3):配置修改 ...
04 将数据集拆分成训练集、交叉验证集和测试集 要建立一个可信的统计模型,我们需要确信它精确地抽象出了我们要处理的现象。要获得这个保证,我们需要测试模型。要保证精确度,我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中,你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集:一个用来训练模型,另一个用来测试。
04 将数据集拆分成训练集、交叉验证集和测试集 要建立一个可信的统计模型,我们需要确信它精确地抽象出了我们要处理的现象。要获得这个保证,我们需要测试模型。要保证精确度,我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中,你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集:一个用来训练模型,另一个用来测试。
训练集、测试集、验证集这三者,在数据目的与功能、数据交互频率上、数据划分与比例以及使用时机等方面均有不同之处。 1. 目的与功能不同 训练集、测试集、验证集这三者的目的和功能不同。训练集主要用于训练模型,验证集主要用于在训练过程中选择模型和调整超参数,测试集则用来最终评估模型的性能。
一、模型训练 1、模型选择 定义:面向任务,选择最优的建模方法和参数。 建模可以使用不同的 “图纸” :Logistic、SVM、Bayes ,根据三个不同的图纸,选择最像任务目标的模型。这是一种 的过程。 根据Logistic回归,设置不同的参数,比如Logistic回归有个参数alpha,分别设置为0.8、1、5 会生成出三个不同的模型。 根...