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2023美赛C题:预测Wordle结果-思路详解及参考代码
一、题目解析 总体来看与去年的C题比较相似,唯一一道有数据(不需要自己额外找)的题目,选题人估计也最多。 本质是数据分析题目,需要建立预测模型、分类…… -
Tensorflow2.0使用神经网络实现鸢尾花分类的详细步骤
首先我们应该明确实验的步骤: 1.准备数据 数据集读入,打乱,生成训练集和测试集,配对 2.搭建网络 定义神经网络中可训练参数 3.参数优化 嵌套循环迭代,wi…… -
基于transformer和相关预训练模型的任务调优
使用的环境依赖: python3.9 ''' 对应的依赖: tensorflow==2.11.0 transformers==4.26.0 pandas==1.3.5 scikit-learn==1.0.2 ''' 模型的训练代码如下: from…… -
基于蜜蜂优化算法优化的卷积神经网络(CNN)图像分类
目录 摘要: 1.蜜蜂优化算法: 2. 卷积神经网络(CNN) 3. 求解结果: 摘要: 本文通过蜜蜂优化算法,优化了卷积神经网络(CNN)中的超参数,主要是网络的权重…… -
pytorch图像分类实战 之模型部署
pytorch图像分类实战 之模型部署 前言 实验效果 总结 前言 第六次任务是模型部署。代码教程:https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset 。 …… -
七、图像分类模型的部署(Datawhale组队学习)
文章目录 前言 ONNX简介 应用场景 部署ImageNet预训练图像分类模型 导出ONNX模型 推理引擎ONNX Runtime部署-预测单张图像 前期准备 ONNX Runtime预…… -
全连接神经网络实现MNIST手写数字识别
一 开发环境 作者:嘟粥yyds 时间:2023年1月9日 集成开发工具:jupyter notebook 6.5.2 集成开发环境:Python 3.10.6 第三方库:tensor…… -
(一)图像分类任务介绍 Image Classification
目录 一、什么是图像分类任务?它有哪些应用场景? 二、图像分类任务的难点? 三、基于规则的方法是否可行? 四、什么是数据驱动的图像分类范式? 数据集构…… -
tensorflow04——实战:鸢尾花iris数据集分类,神经网络
简单说分四步 01准备数据 02搭建网络 03优化训练参数————(训练部分 + 测试部分)循环 04作图——loss,acc import tensorflow as tf import numpy as np from …… -
tensorflow03——鸢尾花iris数据集导入后的简单处理
#鸢尾花数据集读取 from sklearn import datasets #引入鸢尾花所在的数据集 from pandas import DataFrame #用于把数据制表 import pandas as pd #iris数据……