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N-Beats: Keras和Pytorch中的实现

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简介:
N-Beats是用于时间序列预测的一种深度学习模型,本文档提供了其在Keras和Pytorch框架下的详细实现方法和代码示例。 N-BEATS:神经基础扩展分析用于可解释的时间序列预测 关于如何开始使用N-Beats,请遵循以下步骤: 安装环境: 确保您处于virtualenv环境中(推荐)并已安装Python3。 依赖项安装: 通过pip命令从PyPI下载nbeats-keras和nbeats-pytorch。具体操作如下: ``` pip install nbeats-keras pip install nbeats-pytorch ``` 使用Makefile进行源码安装,根据您的需求选择以下命令之一: 对于Keras版本的N-BEATS: ``` make install-keras ``` 对于Pytorch版本的N-BEATS: ``` make install-pytorch ``` 在GPU上运行: 若要强制使用GPU,请参考相关文档进行设置。

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  • N-Beats: KerasPytorch
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    N-Beats是用于时间序列预测的一种深度学习模型,本文档提供了其在Keras和Pytorch框架下的详细实现方法和代码示例。 N-BEATS:神经基础扩展分析用于可解释的时间序列预测 关于如何开始使用N-Beats,请遵循以下步骤: 安装环境: 确保您处于virtualenv环境中(推荐)并已安装Python3。 依赖项安装: 通过pip命令从PyPI下载nbeats-keras和nbeats-pytorch。具体操作如下: ``` pip install nbeats-keras pip install nbeats-pytorch ``` 使用Makefile进行源码安装,根据您的需求选择以下命令之一: 对于Keras版本的N-BEATS: ``` make install-keras ``` 对于Pytorch版本的N-BEATS: ``` make install-pytorch ``` 在GPU上运行: 若要强制使用GPU,请参考相关文档进行设置。
  • EGNN-PyTorch:基于PyTorchE(n)等价图神经网络
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    简介:EGNN-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的库,专门用于实现具有平移和旋转不变性的E(n)等价图神经网络,适用于物理系统、分子动力学及材料科学等领域。 EGNN-Pytorch(WIP)中的实现最终可用于Alphafold2的复制。安装方法为:`pip install egnn-pytorch` 用法示例: ```python import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN(dim=512) layer2 = EGNN(dim=512) feats = torch.randn(1, 16, 512) coors = torch.randn(1, 16, 3) feats, coors = layer1(feats, coors) feats, coors = layer2(feats, coors) ``` 带边的用法: ```python import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN(dim=512) layer2 = EGNN(dim=512) feats = torch.randn(1, 16, 512) coors = torch.randn(1, 16, 3) feats, coors = layer1(feats, coors) ```
  • NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+
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    NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+ 是一个结合PyTorch和Keras框架的自然语言处理项目,专注于将自然语言问题转换为结构化查询语句(SQL),以实现与数据库的数据交互。该项目旨在优化模型训练效率并提高跨库查询性能。 Bert4Keras-LZ代码说明:本代码将BERT、albert、Roberta预训练模型整合到wikisql与nl2sql表格数据集中,以检验这些预训练模型在表格问答任务中的效果。 环境配置: - tensorflow == 1.14 - keras == 2.2.4 - bert4keras == 0.7.0 - keras_bert == 0.80 - python == 2.7 / 3.5 数据集下载: - WikiSQL:(此处省略具体链接) - NL2SQL:无文件 运行代码: 1. 运行 `python wikisql_bert.py` 2. 运行 `python nl2sql_bert.py` 结果展示: 运行上述命令后,将得到预训练模型在wikisql与nl2sql数据集上的表格问答效果。
  • PyTorch-ENet: PyTorchENet
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    简介:PyTorch-ENet是在PyTorch框架下对ENet模型的高效实现,适用于实时语义分割任务,尤其针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。 PyTorch-ENet 是 ENet 的 PyTorch(v1.1.0)实现版本,移植自作者的 lua-torch 实现。此实现已在 CamVid 和 Cityscapes 数据集上进行了测试,并提供了在这些数据集中训练得到的预训练模型。 以下是不同配置下的性能指标: - 输入分辨率为 480x360 的情况下:批量大小为 11,经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU(%)51.08%,在 GPU 内存占用量约为 3GiB 的条件下训练时间大约是 2 小时。 - 输入分辨率为 1024x512 的情况下:批量大小为 19,经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU(%)59.03%,在 GPU 内存占用量约为 4GiB 的条件下训练时间大约是 4 小时。 - 输入分辨率为未知的第三种情况:批量大小为 20,经过约 100 次迭代后可达到类似平均 IoU(%)的结果,但具体数值未给出。 在以上所有情况下,“无效/未标记”的类别均被排除在外。提供的结果仅供参考;不同的实现、数据集和硬件配置可能会导致显著差异的性能表现。参考设备为 Nvidia GTX 1070 和 AMD Ryzen 5 3600(频率:3.6GHz)。
  • VAE-PyTorch: PyTorchVAE
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    简介:VAE-PyTorch是基于PyTorch框架构建的变分自编码器(VAE)实现项目,适用于机器学习和深度学习研究者。该项目提供了一系列预定义模型与示例代码,帮助用户快速上手并深入理解VAE的工作原理及其在数据生成、特征学习等领域的应用价值。 为了生成如MNIST手写字体这样的数据,我们需要找到真实的概率分布$ P(X) $。如果能够获取到该真实分布,则直接从$ P(X)$中抽样即可完成任务。然而,在实践中我们通常无法获得这一确切的概率分布,因此使用潜在变量(latent variable)来近似它。 根据变分自编码器 (VAE) 的理论框架,我们可以将数据的真实概率分布表示为: $$ P(X) = \int P(x|z)P(z)\,dz $$ 这里的目标是通过对潜在变量$ z $进行采样,并利用条件概率$ P(x|z)$来生成样本$x$。为了训练模型并找到合适的潜在变量,我们需要定义后验分布$ P(z|x)$: $$ P(Z) = \int P(z|x)P(x)\,dx $$ 在VAE中,为了简化采样过程,我们对条件概率$ P(z|x)$施加了特定约束使其服从标准正态分布$ N(0,1)$。因此我们可以写出以下等式: $$ \int P(z|x)P(x)\,dx = \int N(0, 1) $$ 通过这种方式,VAE能够近似真实数据的分布,并生成类似的真实样本。
  • 天池竞赛与Kaggle战(使用KerasPyTorch
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    本课程专注于讲解如何在天池竞赛及Kaggle平台进行数据科学项目实践,深入解析热门机器学习框架Keras和深度学习库PyTorch的应用技巧。 资源条目包括:百度点石-第二届高分杯kaggle竞赛、猫狗分类kaggle项目、植物幼苗天池比赛、铝型材表面瑕疵识别初赛、零样本图像识别初赛以及2019年县域农业大脑AI挑战赛。此外,还有DataFountain的“观云识天”机器图像算法赛道(天气识别任务),使用PyTorch框架;AI研习社提供的英文和中文验证码识别项目,同样采用PyTorch进行开发。
  • CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction-Keras: KerasCNN+...
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    本项目采用Keras框架实现基于CNN-BiLSTM-Attention模型的时间序列预测。结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及注意力机制,有效捕捉并利用时间序列数据的特征与模式,以提升预测精度和效率。 TensorFlow版本:1.9.0 Keras版本:2.0.2 我的博客:
  • CutMix-Augmentation-keras:在KerasCutMix增强
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    CutMix-Augmentation-keras 是一个基于 Keras 框架的项目,实现了 CutMix 数据增强技术,有效提升模型训练效果和泛化能力。 在深度学习领域,数据增强是一种广泛使用的技术,用于扩大训练集规模并提升模型的泛化能力。`CutMix` 是一种高效的数据增强方法,在2019年由Yun等人提出,它结合了`MixUp` 和图像剪切的思想,通过混合两个图像之间的像素来生成新的训练样本。本项目旨在实现 `CutMix` 增强技术在Keras框架中的应用,并且兼容TensorFlow 2.x版本。 `CutMix` 的核心思想是在两张不同图片之间随机选取一个矩形区域并将其替换到另一张图的相应位置,这种方式不仅保留了原始图像的部分信息还引入了其他图像的独特特征。这使得模型能够学习更多的边界情况,从而提高其泛化能力。特别地,在图像分类任务中,这种方法可以促使模型理解不同图片之间的连续性关系而非孤立考虑每个类别的标签。 Keras是一个模块化的深度学习库,它支持用户定义的数据预处理和数据增强操作。在本项目中实现 `CutMix` 需要完成以下步骤: 1. **编写 CutMix 函数**:该函数需接受两张图片作为输入,并计算剪切矩形区域的位置及大小,在此基础上执行混合操作。 2. **集成至训练流程**:通过自定义的 `ImageDataGenerator` 或直接在训练循环中插入CutMix 操作,确保每个训练批次都能包含经过增强处理后的图像数据。 3. **调整损失函数**:考虑由于像素混合作用导致的目标标签变化,需要对交叉熵损失进行加权计算以反映各原始图片所占比例。 4. 提供交互式环境(如Jupyter Notebook),展示如何设置、应用CutMix 增强及训练模型的过程。通过这种方式帮助开发者直观理解该技术的工作原理,并能够轻松应用于自己的项目中。 此外,由于Keras是TensorFlow的一个高级API,本项目的兼容性意味着用户可以利用TensorFlow 2.x的最新特性和优化如Eager Execution和分布式训练等特性来进一步提升性能表现。 在实际应用中,`CutMix` 不仅能提高模型准确性还能够有效减少过拟合现象的发生,特别是在数据集较小的情况下。通过深入理解并恰当使用 `CutMix` 技术,开发者能够在图像识别任务上构建出更加高效、稳定的深度学习模型。这一Keras实现为理解和应用 `CutMix` 提供了一个便捷的起点,并且对于那些希望提高自己模型性能的研究者而言具有很高的价值。
  • Word2Vec-PyTorch:在PyTorchWord2Vec
    优质
    Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法,助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。 在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型,并且实现了单词的二次采样以及否定采样。
  • Jupyter Notebook 调用 KerasPyTorch 教程
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    本教程详细介绍如何在 Jupyter Notebook 环境中安装和配置Keras或PyTorch库,并进行深度学习模型构建与训练。适合初学者快速上手实践。 本段落主要介绍了如何在Jupyter Notebook环境中调用Keras或Pytorch的教程,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随小编看看吧。