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全部文章（共90篇）

如何查看本地MySQL的安装路径

在命令窗口中输入mysql命令时，提示“mysql不是内部命令也不是可运行的程序”，发现此问题是由于系统的环境变量中未配置MySQL安装目录可执行文件的路径，可是安装MySQL时是默认按照的，此时已经忘记了安装位置，各个盘符中找了一遍，都没有找到。那么要怎样找到其安装的路径呢？只需登录终端，进入M...

2020-11-26

0 1055

深度学习之PyTorch实战（4）——多维度时间序列预测（LSTM）

样本数据如下： pollution dew temp press wnd_dir wnd_spd snow rain date ...

2020-11-26

0 1332

深度学习之PyTorch实战（3）——单维度时间序列预测（LSTM）

首先df是DataFrame数据，如 X 0 88.7413 1 96.5557 2 89.8403 3 87.5015 4 90.5852 ... 1995 165.0490 1996 161.0660 ...

2020-11-25

0 1525

pytorch保存模型与加载模型

1.保存模型与加载简单的保存与加载方法 #保存整个网络 torch.save(model,path) #保存网络中的参数，速度快，占空间少 torch.save(model.state_dict(),path) #-------------------------------------------...

2020-11-25

0 662

深度学习之PyTorch实战（1）——手写数字识别（LSTM）

import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variabl...

2020-11-25

0 927

深度学习之PyTorch实战（2）—手写数字识别（CNN）

我们每训练10轮，评估一次准确率。当准确率开始下降时（出现了过拟合）终止训练。1.1 导入相关包 import torch # torchvision包的主要功能是实现数据的处理，导入和预览等 import torchvision from torchvision import datasets f...

2020-11-25

0 961

深度学习之PyTorch实战（1）—神经网络模型搭建和参数优化

如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法，这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换、激活函数、卷积层、全连接层...

2020-11-25

0 782

机器学习之路：python 文本特征提取 CountVectorizer, TfidfVectorizer

文本特征提取：将文本数据转化成特征向量的过程比较常用的文本特征表示法为词袋法词袋法：不考虑词语出现的顺序，每个出现过的词汇单独作为一列特征这些不重复的特征词汇集合为词表每一个文本都可以在很长的词表上统计出一个很多列的特征向量如果每个文本都出现的词汇，一...

2020-11-24

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机器学习之路：【特征预处理】python 字典特征提取器 DictVectorizer【离散特征onehot】

将字典类型数据结构的样本，抽取特征，转化成向量形式源码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ''' 字典特征提取器： ...

2020-11-24

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机器学习之路：【特征预处理】python 字典特征提取器 DictVectorizer【离散特征onehot】

将字典类型数据结构的样本，抽取特征，转化成向量形式源码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ''' 字典特征提取器： ...

2020-11-24

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