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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(4)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(3)https://developer.aliyun.com/article/1485255 15.3.4 脚本化追踪的间隙在更复杂的模型中，例如用于检测的 Fast R-CNN 系列或用于自然语言处理的循环网络，像for循环这样的控制流位需要进行脚...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(3)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(2)https://developer.aliyun.com/article/1485254 15.1 提供 PyTorch 模型我们将从将模型放在服务器上需要做什么开始。忠于我们的实践方法，我们将从最简单的服务器开始。一旦我们有了基本的工作内容，我...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(2)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(1)https://developer.aliyun.com/article/1485252 14.5.3 重复使用预先存在的权重：微调一种快速获得结果的方法（通常也可以用更少的数据完成）是不从随机初始化开始，而是从在某个具有相关数据的任务上训练过的...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）(1)

十四、端到端结节分析，以及接下来的步骤本章内容包括连接分割和分类模型为新任务微调网络将直方图和其他指标类型添加到 TensorBoard 从过拟合到泛化在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(4)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(3)https://developer.aliyun.com/article/1485250 ❶ 请注意，我们正在增强 2D 数据。 ❷ 变换的第一个维度是批处理，但我们只想要每个批处理项的 3×3 矩阵的前两行。 ❸ 我们需要将相同的变换应用于 CT...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(3)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(2)https://developer.aliyun.com/article/1485249 13.4 更新用于分割的模型现在是按照图 13.8 中的步骤 2A 进行操作的时候了。我们已经对分割理论和 U-Net 的历史有了足够的了解；现在我们想要更...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(2)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(1)https://developer.aliyun.com/article/1485248 12.4.2 将平衡的 LunaDataset 与之前的运行进行对比作为提醒，我们不平衡的训练运行结果如下： $ python...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）(1)

十二、通过指标和增强改进训练本章涵盖定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性使用 F1 分数与其他质量指标平衡和增强数据以减少过拟合使用 TensorBoard 绘制质量指标图上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）(4)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）(3)https://developer.aliyun.com/article/1485219 11.6.1 logMetrics 函数让我们谈谈logMetrics函数的高级结构。签名看起来像这样。在 LunaTrainingApp.logMetr...

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）(3)

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）(2)https://developer.aliyun.com/article/1485218 10.5.2 在 LunaDataset.init 中构建我们的数据集几乎每个项目都需要将样本分为训练集和验证集。我们将通过指定的val_stride参数将...