下面是一个用PyTorch实现随机森林的代码示例: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportrandom# 定义决策树节点classTreeNode:def__init__(self,feature_idx=None,threshold=Non...
在PyTorch的生态环境中,我们可以使用sklearn库中的RandomForestClassifier和RandomForestRegressor类实现随机森林模型。 需要注意的是,虽然这些模型是在sklearn库中实现的,但它们可以与PyTorch中的其他组件(如数据加载、预处理等)无缝结合,共同构建完整的深度学习或机器学习流水线。 三、应用实例 图像分类在图像分类任务中,...
基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KN ...
例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。 其次,Python在深度学习领域也发挥着重要作用。深度学习是一种基于神经网络的学习方法,通过多层次的神经网络来模拟人脑的学习和认知过程。Python的深度学习库,如TensorFlow和PyTorch,提供了强大的框架和工具,使得开发者可以轻松地构建和训练深度学习...
基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,加权与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类。 更新添加了模型蒸馏的的训练...
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码 - zkikic/pytorch_classification
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利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码 - stducc/pytorch_classification