长沙网站建设大全,给一个网站,网站建设可行性分析,小说网站建立文章目录 前言一、原始代码二、对每一行代码的解释#xff1a;总结 前言
这是该系列原型网络的最后一段代码及其详细解释#xff0c;感谢各位的阅读#xff01; 一、原始代码
if __name__ __main__:##载入数据labels_trainData, labels_testData load_data() # labels_… 文章目录 前言一、原始代码二、对每一行代码的解释总结 前言
这是该系列原型网络的最后一段代码及其详细解释感谢各位的阅读 一、原始代码
if __name__ __main__:##载入数据labels_trainData, labels_testData load_data() # labels_trainData是字典是key:value形式class_number_train max(list(labels_trainData.keys())) #963class_number_test max(list(labels_testData.keys())) #658wide labels_trainData[0][0].shape[0] # 105 #二维张量shape[0]代表行数shape[1]代表列数length labels_trainData[0][0].shape[1] # 105for label in labels_trainData.keys():labels_trainData[label] np.reshape(labels_trainData[label], [-1, 1, wide, length])for label in labels_testData.keys():labels_testData[label] np.reshape(labels_testData[label], [-1, 1, wide, length])##初始化模型protonets Protonets((1, wide, length), 10, 5, 5, 60, ./log/, 50) # 根据需求修改类的初始化参数参数含义见protonets_net.py##训练prototypical_networkfor n in range(100): ##随机选取x个类进行一个episode的训练protonets.train(labels_trainData, class_number_train)if n % 2 0 and n ! 0: # 每5次存储一次模型并测试模型的准确率训练集的准确率和测试集的准确率被存储在model_step_eval.txt中torch.save(protonets.model, ./log/model_net_ str(n) .pkl)protonets.save_center(./log/model_center_ str(n) .csv)test_accury protonets.evaluation_model(labels_testData, class_number_test)print(test_accury)str_data str(n) , str( test_accury ) str(test_accury) \nwith open(./log/model_step_eval.txt, a) as f:f.write(str_data)print(n)二、对每一行代码的解释 if __name__ __main__: 这是一个Python的惯用写法表示当脚本直接被运行时而不是被作为模块导入时才会执行下面的代码块。 labels_trainData, labels_testData load_data() 调用 load_data() 函数加载数据并将返回的标签训练数据和标签测试数据保存到 labels_trainData 和 labels_testData 变量中。 class_number_train max(list(labels_trainData.keys())) 获取标签训练数据中的最大键即最大类别数并将其保存到 class_number_train 变量中。 class_number_test max(list(labels_testData.keys())) 获取标签测试数据中的最大键即最大类别数并将其保存到 class_number_test 变量中。 wide labels_trainData[0][0].shape[0] 获取标签训练数据中第一个样本的宽度并将其保存到 wide 变量中。 length labels_trainData[0][0].shape[1] 获取标签训练数据中第一个样本的长度并将其保存到 length 变量中。 for label in labels_trainData.keys(): 遍历标签训练数据中的所有键。 labels_trainData[label] np.reshape(labels_trainData[label], [-1, 1, wide, length]) 对每个标签训练数据进行重塑将其形状改为 [-1, 1, wide, length]其中 -1 表示自动计算维度大小。 for label in labels_testData.keys(): 遍历标签测试数据中的所有键。 labels_testData[label] np.reshape(labels_testData[label], [-1, 1, wide, length]) 对每个标签测试数据进行重塑将其形状改为 [-1, 1, wide, length]。 protonets Protonets((1, wide, length), 10, 5, 5, 60, ./log/, 50) 创建一个 Protonets 类的实例传入模型的初始化参数。 for n in range(100): 从0到99的循环中执行以下代码块。 protonets.train(labels_trainData, class_number_train) 调用 protonets 实例的 train() 方法进行模型训练传入标签训练数据和类别数。 if n % 2 0 and n ! 0: 如果 n 是偶数且不为0则执行以下代码块。 torch.save(protonets.model, ./log/model_net_ str(n) .pkl) 保存模型到 ./log/model_net_ str(n) .pkl 的文件路径。 protonets.save_center(./log/model_center_ str(n) .csv) 调用 protonets 实例的 save_center() 方法将模型的中心点保存到 ./log/model_center_ str(n) .csv。 test_accury protonets.evaluation_model(labels_testData, class_number_test) 调用 protonets 实例的 evaluation_model() 方法对模型进行评估并返回测试准确率将其保存到 test_accury 变量中。 print(test_accury) 打印测试准确率。 str_data str(n) , str( test_accury ) str(test_accury) \n 构建一个字符串以保存到文件中。 with open(./log/model_step_eval.txt, a) as f: 打开一个文件以追加模式写入。 总结
原型网络Prototypical Network是一种用于小样本学习的模型由Jake Snell等人于2017年提出。它是一种基于元学习meta-learning的方法主要用于解决在具有少量标记样本的情况下进行分类任务的问题。
传统的深度学习模型在处理小样本学习时通常表现不佳因为它们需要大量的标记样本来进行训练。然而在现实世界中我们往往只有少量标记样本可用。原型网络通过引入一个用于表示类别的中心向量原型的概念解决了这个问题。
原型网络的功能和优势如下 小样本学习原型网络适用于具有少量标记样本的分类任务可以在只有几个样本可用时进行准确的分类。 元学习能力原型网络通过学习类别的原型向量能够在遇到新类别时进行快速学习从而实现元学习的目标。 欧氏距离度量原型网络使用欧氏距离来度量样本与原型之间的相似性从而进行分类推断。这种度量方式非常直观和可解释使得模型更易于理解
