通过录制或编写对应应用程序的操作步骤产生的线性脚本。单纯的来模拟用户完整的操作场景。（操作，重复操作，数据）都混合在一起。
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软件测试基础
本文主要讲解了完整的模型验证，测试（deom）的具体步骤。简单来讲就是利用已经训练好的模型，给它提供输入，查看这输入经过模型后输出的结果。
Matlab 模型测试工具
simulink模型测试分为两种：simulation-based testing和formal verification。 simulation-based testing需要test case，验证模型的输出结果是否符合预期，一般用于认可测试。 formal verification无需test
train_test_split()旨在获取数据集并将其分成两个块，即训练集和测试集。在您的例子中，您已经将数据分成两个块，分别放在单独的csv文件中。然后，您将获取列车数据并将其再次拆分为train和{}，这是验证的缩写（本质...
NCNN模型测试 将Caffe、Pytorch等训练的模型转成NCNN模型（*.param和*.bin）之后就可以读取图像并执行推理任务了。 一、定义一个网络对象并加载模型参数 加载模型参数的方法有三种： 1. 直接加载转好的*.param和...
pytorch网络输入图片的格式是[B,C,H,W],分别为批大小(batchsize)，图片通道数（channel），图片高(height)，图片宽(width)。 图片读取方式主要有两种：（1）通过PIL进行读取；（2）通过opencv进行读取。...
model = VGG16() #加载模型前要创建一个模型的实例对象 model.load_state_dict(torch.load("./cnn.pth")) 例子 import torch import torch.nn as nn from torch import optim from torch.autograd import ...
目录混淆矩阵正确率(accuracy)准确率(precision)召回率(recall)F1值为什莫要采用调和平均数？相关参数选择灵敏度(sensitivity)特异度(specificity)1 - 特异度ROC曲线AUC(area under curve)参考资料： ...
首先说明: 由于我的测试集很大, 因此需要对测试集进行分批次推理. 在写代码的时候发现进行训练的时候大概显存只占用了2GB左右, 而且训练过程中显存占用量也基本上是不变的. 而在测试的时候, 发现显存在每个batch数据...
随着深度学习算法的不断发展，越来越多的应用场景得到了广泛的应用，如图像分类、目标检测、语音识别等。其中，图像分类和目标检测是深度学习算法中比较典型的应用场景。
当模型训练好以后，进行测试或者线上部署模型时候，时长会遇到OOM(out of memory)的问题；那么，是什么原因导致的呢？
pytorch网络输入图片的格式是[B,C,H,W],分别为batch（每批送入网络的图片数量），图片通道数，图片高，图片宽。 torchvision.transforms可以对图像对象进行一系列裁剪、翻转等转换操作，其中也包括转换为tensor张量...
一、软件测试概述 软件测试是软件开发过程的重要组成部分，是用来确认一个程序的品质或性能是否符合开发之前所提出的一些要求。软件测试的目的，第一是确认软件的质量，其一方面是确认软件做了你所期望的事情（Do...
yolov8
PyTorch的学习和使用（三） 在上一篇文章中实现了如何增加一个自定义的Loss，以Siamese network为例。现在实现使用训练好的该网络对自己手写的数字图片进行测试。
模型蜕变测试 1.蜕变测试概述 常规软件应用程序的测试存在测试断言,这表示可以通过测试人员或测试机制(例如自动测试)针对预期值验证软件应用程序的输出是否符合事实。但是在模型算法测试中，由于时间和人力等的...
使用训练好的模型测试新图片1. 图像的加载2. 用网络forward测试 1. 图像的加载 测试图像的加载仍然是通过继承torch.ultis.data.Dataset加载。在加载训练图像的时候用的是 class UAVDataSet(torch.utils.data.Dataset...
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