【Linux解压内核源码】【顶部副图指标源码】【内置flash微端源码】python模型源码

2024-11-25 04:40:11 来源:挂q 源码 分类:综合

1.PyTorch源码学习 - (13)模型的模型保存与加载
2.Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码)
3.Python文本数据系列使用LSTM模型进行文本情感分析(案例+源码)
4.Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种(案例+源码)
5.Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价(案例+源码)
6.Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索(案例+源码)

python模型源码

PyTorch源码学习 - (13)模型的保存与加载

       在PyTorch源码中,模型的源码保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件,模型而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。源码

       在具体的模型实现中,`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`,源码Linux解压内核源码`torch._open_zipfile_writer`,模型`torch._open_zipfile_writer_file`,源码`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。模型根据文件或内存缓冲区创建流容器,源码进行对象的模型保存。`torch._save`则进一步封装了文件的源码打开和写入过程,`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄,模型`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的源码读写。

       对于模型加载,模型`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器,限制了处理的数据类型,确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置,以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。

       实现中,Python和C++的结合是关键,PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板,`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT(Just-In-Time)编译系统,将C++类对象绑定到Python环境,实现高效的动态编译。

       在PyTorch中,Python主要负责管理C++对象,核心工作包括管理C++对象的顶部副图指标源码生命周期、调用C++方法,以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合,PyTorch实现了高性能和易用性的统一,为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。

       整体来看,PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理,以及Python与C++的高效结合,确保了模型的高效持久化与灵活加载,为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。

Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码)

       本文是作者的原创第篇,聚焦于Python时序预测领域,通过结合TCN(时间序列卷积网络)和LSTM(长短期记忆网络)模型,解决单站点多变量时间序列预测问题,以股票价格预测为例进行深入探讨。

       实现过程分为几个步骤:首先,从数据集中读取数据,包括条记录,通过8:2的比例划分为训练集(条)和测试集(条)。接着,数据进行归一化处理,以确保模型的稳定性和准确性。然后,构建LSTM数据集,通过滑动窗口设置为进行序列数据处理,转化为监督学习任务。接下来,模拟模型并进行预测,展示了训练集和测试集的真实值与预测值对比。最后,内置flash微端源码通过评估指标来量化预测效果,以了解模型的性能。

       作者拥有丰富的科研背景,曾在读研期间发表多篇SCI论文,并在某研究院从事数据算法研究。作者承诺,将结合实践经验,持续分享Python、数据分析等领域的基础知识和实际案例,以简单易懂的方式呈现,对于需要数据和源码的读者,可通过关注或直接联系获取更多资源。完整的内容和源码可参考原文链接:Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码)。

Python文本数据系列使用LSTM模型进行文本情感分析(案例+源码)

       本文将通过具体实例讲解如何使用LSTM模型进行文本情感分析。首先,数据准备阶段,需读取数据并将影评情感转换为0和1的数值,同时,将影评和情感转化为numpy数组。接着,进行文本预处理,划分训练集和测试集,构建分词器,并将字符串转化成整数索引组成的列表,将整数列表转化为二维数值张量。

       模型搭建部分,使用Sequential类定义模型,包含Embedding词嵌入层、双向LSTM层、全连接层和输出层。餐饮扫码下单源码Embedding层将单词转换为词向量,双向LSTM层捕捉文本的双向信息,全连接层进行特征整合,输出层使用sigmoid激活函数输出情感概率。损失函数、优化器和评估指标在模型定义时设定。

       模型训练与评估,自动调整迭代次数以防止过拟合,开始训练并评估模型性能。结果显示,经过4次迭代后模型出现过拟合现象,准确率为%。基于深度学习的模型在文本情感分析任务上展现出强大能力。

       作者拥有丰富的科研实践经验和数据算法相关知识,分享Python、数据分析、机器学习、深度学习等系列基础知识与案例。致力于原创内容,以最简单方式教授复杂概念。如有需求数据和源码,欢迎关注并联系作者。

Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种(案例+源码)

       本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的详细过程。作为一个系列的第篇原创内容,我们首先会介绍决策树在多分类任务中的应用,重点关注数据准备、目标变量提取、数据集划分、归一化以及模型构建、训练、cocos游戏养龙源码推理和评价的关键步骤。

       首先,我们需要加载数据(df),确定我们要预测的目标变量。接着,对数据进行适当的划分,通常包括训练集和测试集,以评估模型的泛化能力。然后,由于数据质量较好,我们将跳过某些预处理步骤,这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后,我们将进行特征归一化,以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。

       使用Scikit-learn,我们将构建决策树模型,训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。通过这个案例,读者可以直观地了解决策树在实际问题中的应用。

       作者拥有丰富的科研背景,发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例,如果有需要数据和源码的朋友,可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接:Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种(案例+源码)

Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价(案例+源码)

       Python机器学习系列:随机森林模型预测房价详解

       在这个系列的第篇文章中,我们将深入讲解如何使用Python的Scikit-learn库建立随机森林回归模型来预测房价。以下是构建流程的简要概述:

       1. 实现过程

       首先,从数据源读取数据(df)

       接着,对数据进行划分,通常包括训练集和测试集

       然后,对数值特征进行归一化处理,确保模型的稳定性

       接着,使用Scikit-learn的RandomForestRegressor进行模型训练并进行预测

       最后,通过可视化方式展示预测结果

       2. 评价指标

       模型的预测性能通常通过评估指标如均方误差(MSE)或R²得分来衡量。在文章中,我们会计算并打印这些指标以评估模型的准确性。

       作者简介

       作者拥有丰富的科研背景,曾在读研期间发表多篇SCI论文,并在某研究院从事数据算法研究。他以简单易懂的方式分享Python、机器学习、深度学习等领域的知识,致力于原创内容。如果你需要数据和源码,可通过关注并联系作者获取。

Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索(案例+源码)

       本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值,它会利用交叉验证评估所有组合,从而找到表现最优的模型。

       在GridSearchCV的实现过程中,首先需要定义参数网格(param_grid),该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如,对于RandomForestClassifier,参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中,参数网格被分为两个部分进行探索,首先评估n_estimators和max_features的组合,接着评估另一个参数的组合。总共有种超参数组合被探索,每个模型进行5次训练(cv=5),共计次训练。可能需要较长时间,但最终可能会找到最佳的超参数组合。

       接下来,可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。

       此外,本文还将计算各种超参数组合的评分,并使用最佳模型进行推理与评价。

       作者有丰富的研究背景,包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文,目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历,不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创,以最简单的方式理解和学习,关注我一起交流成长。

       欲了解更多详情,请参阅原文链接:

       Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索(案例+源码)

求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集与真实值R2以及对比图代码

       这是一个多元支持向量机回归的模型,以下是一个参考的实现代码:

       import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score

       # 模拟数据

       np.random.seed(0)

       X = np.sort(5 * np.random.rand(, 1), axis=0)

       y = np.sin(X).ravel()

       y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand())

       # 分割数据

       train_X = X[:]

       train_y = y[:]

       test_X = X[:]

       test_y = y[:]

       # 模型训练

       model = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

       model.fit(train_X, train_y)

       # 预测结果

       pred_y = model.predict(test_X)# 计算R2r2 = r2_score(test_y, pred_y)

       # 对比图

       plt.scatter(test_X, test_y, color='darkorange', label='data')

       plt.plot(test_X, pred_y, color='navy', lw=2, label='SVR model')

       plt.title('R2={ :.2f}'.format(r2))

       plt.legend()

       plt.show()

       上面的代码将数据分为训练数据和测试数据,使用SVR模型对训练数据进行训练,然后对测试数据进行预测。计算预测结果与真实值的R2,最后将结果画出对比图,以评估模型的效果。

Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理

       nn.Module作为Pytorch的核心类,是构建模型的基础。它提供了一系列功能,包括记录模型的参数,实现网络的前向传播,加载和保存模型数据,以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。

       在训练与评估模式间切换,模块的行为会有所不同,如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的参数,如权重和偏置,需要通过梯度下降进行更新。非学习参数,比如batchnorm的running_mean,是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。

       模块内部包含一系列钩子(hook)函数,用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的所有子模块。

       魔术函数__init__在声明对象时自动调用,优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的方法,避免不必要的检查,提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果,例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。

       递归应用函数用于对模型进行操作,如参数初始化。可以将模型移动到指定设备,转换数据类型,以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。

       调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数,子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等,forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时,模块自动处理兼容性问题,确保模型结构与参数值的兼容。

       模块的__setattr__方法被重写,以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时,执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。

       模块的save方法用于保存模型参数和状态,确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态(如将模型切换到训练或评估模式)是模块管理过程的重要组成部分。

Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码)

       在Python时序预测系列中,作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题,尤其针对股票价格的时序预测。ConvLSTM作为LSTM的升级版,通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析,适用于处理具有时间和空间维度的数据,如视频和遥感图像。

       实现过程包括数据集的读取与划分,原始数据集有条,按照8:2的比例分为训练集(条)和测试集(条)。数据预处理阶段,进行了归一化处理。接着,通过滑动窗口(设为)将时序数据转化为监督学习所需的LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后,模型进行了实际的预测,并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。

       评估指标部分,展示了模型在预测上的性能,通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景,已发表6篇SCI论文,目前专注于数据算法研究,并通过分享原创内容,帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码,欢迎关注作者以获取更多资源。

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