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  • ❶ 数据集的3种类型: ...以下两个框图内容表达的都是这个意思——“2种参数、3种数据集如何参与到机器学习过程中的” 这个博主讲的很好,我自己画了流图而已:https://blog.csdn.net/hohaizx/...

    ❶ 数据集的3种类型:

          -训练集

          -验证集

          -测试集

    ❷ 数据集作用:(对应上述3种数据集类型)

          -训练函数参数(w, b)

          -选择超参数(θ)

          -评估模型泛化能力

    ❸  参数的2种类型:

          -超参数

          -函数参数

    ❹ 2种参数的设置方法:(对应上述2种参数)

          -人工选择

          -数据驱动

     

    以下两个框图内容表达的都是这个意思——“2种参数、3种数据集如何参与到机器学习过程中的”

     

    这个博主讲的很好,我自己画了流图而已:https://blog.csdn.net/hohaizx/article/details/81013985#comments_11180483

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  • 数据模块 数据的采集,清洗,划分和预处理。 模型模块 根据任务的难易程度选择简单的线性模型或者复杂的神经网络模型。 损失函数 根据不同的任务选择不同的损失函数,比如线性回归中选择均方差...反复训练过程 ...

    数据

    • 数据收集: 收集原始样本和标签,如Img和Label。
    • 数据划分: 划分成训练集train,用来训练模型;验证集valid,验证模型是否过拟合,挑选还没有过拟合的时候的模型;测试集test,测试挑选出来的模型的性能。
    • 数据读取: PyTorch中数据读取的核心是Dataloader。Dataloader分为Sampler和DataSet两个子模块。Sampler的功能是生成索引,即样本序号;DataSet的功能是根据索引读取样本和标签。
    • 数据预处理: 数据的中心和,标准化,旋转,翻转等,在PyTorch中是通过transforms实现的。

    选择模型

    根据任务的难易程度选择简单的线性模型或者复杂的神经网络模型。

    损失函数

    根据不同的任务选择不同的损失函数,比如线性回归中选择均方差损失函数,分类选择交叉熵。

    优化器

    有了loss就可以求取梯度,得到梯度,用优化器更新权值。

    迭代训练

    反复训练的过程

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  • 软硬件环境windows 10 64bitlobe beta前言众所周知,机器学习模型的训练是个非常复杂的过程,很多新手往往在基础环境的搭建上就栽了跟头,更别提数据的采集、模型训练、模型调...

    软硬件环境

    • windows 10 64bit

    • lobe beta

    前言

    众所周知,机器学习模型的训练是个非常复杂的过程,很多新手往往在基础环境的搭建上就栽了跟头,更别提数据的采集、模型训练、模型调整了。近日微软公司开发了一个图形化的机器学习模型训练的工具lobe,简单易用、没有gpu也可以用、而且不用敲一行代码,绝对值得你来体验一把。

    体验

    进入官方网站 https://lobe.ai/ 进行下载,目前软件支持windowsmacos,刚放出Beta版本,安装后打开软件,选择New Project创建新的项目

    lobe.ai

    这里我们要去训练一个口罩的检测模型,项目名称定为mask,然后点击右上角的import,当前版本可以导入图片、本地摄像头和已有的数据集,这里我们选择Camera,这样,工具就可以从摄像头实时的采集训练的图片数据了

    lobe.ai

    当戴上口罩后,就可以在label上输入mask了,这个过程就是标注了,点击中间的大按钮就可以开始采集数据了

    lobe.ai

    同样的,当拿掉口罩后,label上输入no-mask,采集一定数量的图片。官方的说法是,如果想训练一个可用的模型,图片数量应为100 ~ 1000

    lobe.ai

    当标注结束后,点击右上角的Donelobe就开始自动训练了

    lobe.ai

    lobe非常智能,它能够检测到你的环境,有gpu的话,会自动使用,没用的话,也没有关系,cpu顶上。

    模型训练这块,目前lobe使用了2种网络模型,ResNet-50 V2MobileNet V2,前者是精度考虑,而后者是速度考虑

    待模型训练完成后,我们就可以进入到Play阶段,其实就是检测测试

    lobe.ai

    Play过程中,如果发现,模型不太准确,可以在这里进行微调,比如我用手挡住嘴巴,模型就认为我戴了口罩,这时候,可以点击右侧的红键纠正,纠错后,lobe自动进行模型的再训练

    lobe.ai

    如此反复操作,待各种情况都纠错后,模型的准确率就会大大提升

    lobe.ai

    最后,可以将模型进行导出,目前版本中支持tensorflow litetensorflow.jstensorflowonnxlocal API,相信后续版本还会继续添加

    这里我们导出tensorflow的模型

    lobe.ai

    导出后是这样的

    lobe.ai

    正常的话,到这里模型训练就已经完成,接下来就可以进行交付使用了。

    最后,进入到example后,我们创建个虚拟环境测试下模型

    conda create -n tfgpu python=3.7
    conda activate tfgpu
    pip install -r requirements.txt
    python tf_example.py test.jpg
    

    代码运行后,得到的预测结果是正确的

    参考资料

    • https://lobe.ai/

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  • 机器机器学习模型训练步骤 机器学习模型训练步骤主要分为数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练这五个步骤,下面将举例子解释在pytorch如何搭建一个训练模型。 (1)数据:主要包括数据的采集、清洗、划分以及...
    机器学习、深度学习模型训练步骤

    在这里插入图片描述
    机器学习模型训练步骤主要分为数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练这五个步骤,下面将举例子解释在pytorch如何搭建一个训练模型。
    (1)数据:主要包括数据的采集、清洗、划分以及数据的预处理。
    (2)模型:根据需要选择不同的模型
    (3)损失函数:比如在线性回归模型中,选择均方差;如果是分类任务可以选择交叉熵;有了loss就可以求梯度,得到梯度后选择某种优化方式。
    (4)优化器:采用优化器更新的权值
    (5)迭代训练:有了前面4个方面可以进行迭代训练

    训练过程

    import torch
    import torch.nn as nn
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    torch.manual_seed(10)
    
    
    # ============================ step 1/5 生成数据 ============================
    sample_nums = 100
    mean_value = 1.7
    bias = 1
    n_data = torch.ones(sample_nums, 2)
    x0 = torch.normal(mean_value * n_data, 1) + bias      # 类别0 数据 shape=(100, 2)
    y0 = torch.zeros(sample_nums)                         # 类别0 标签 shape=(100, 1)
    x1 = torch.normal(-mean_value * n_data, 1) + bias     # 类别1 数据 shape=(100, 2)
    y1 = torch.ones(sample_nums)                          # 类别1 标签 shape=(100, 1)
    train_x = torch.cat((x0, x1), 0)
    train_y = torch.cat((y0, y1), 0)   #使用torch.cat()对自变量x和因变量y进行拼接
    
    
    # ============================ step 2/5 选择模型 ============================
    class LR(nn.Module):
        def __init__(self):                   # 使用nn.Module构建模型,这是一个模板
            super(LR, self).__init__()
            self.features = nn.Linear(2, 1)
            self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
        def forward(self, x):                #逻辑回归的前向模型
            x = self.features(x)
            x = self.sigmoid(x)
            return x
    
    
    lr_net = LR()   # 实例化逻辑回归模型
    
    
    # ============================ step 3/5 选择损失函数 ============================
    loss_fn = nn.BCELoss()   #二交叉损失函数
    
    # ============================ step 4/5 选择优化器   ============================
    lr = 0.01  # 学习率
    optimizer = torch.optim.SGD(lr_net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9) #随机梯度下降算法
    
    # ============================ step 5/5 模型训练 ============================
    for iteration in range(1000):
    
        # 前向传播
        y_pred = lr_net(train_x)
    
        # 计算 loss
        loss = loss_fn(y_pred.squeeze(), train_y)
    
        # 反向传播
        loss.backward()
    
        # 更新参数
        optimizer.step()
    
        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()
    
        # 绘图
        if iteration % 20 == 0:
    
            mask = y_pred.ge(0.5).float().squeeze()  # 以0.5为阈值进行分类
            correct = (mask == train_y).sum()  # 计算正确预测的样本个数
            acc = correct.item() / train_y.size(0)  # 计算分类准确率
    
            plt.scatter(x0.data.numpy()[:, 0], x0.data.numpy()[:, 1], c='r', label='class 0')
            plt.scatter(x1.data.numpy()[:, 0], x1.data.numpy()[:, 1], c='b', label='class 1')
    
            w0, w1 = lr_net.features.weight[0]
            w0, w1 = float(w0.item()), float(w1.item())
            plot_b = float(lr_net.features.bias[0].item())
            plot_x = np.arange(-6, 6, 0.1)
            plot_y = (-w0 * plot_x - plot_b) / w1
    
            plt.xlim(-5, 7)
            plt.ylim(-7, 7)
            plt.plot(plot_x, plot_y)
    
            plt.text(-5, 5, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
            plt.title("Iteration: {}\nw0:{:.2f} w1:{:.2f} b: {:.2f} accuracy:{:.2%}".format(iteration, w0, w1, plot_b, acc))
            plt.legend()
    
            plt.show()
            plt.pause(0.5)
    
            if acc > 0.99:
                break
    
    

    结果
    在这里插入图片描述

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空空如也

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机器学习模型训练过程