为什么预训练参数需要冻结

  • pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分

    pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分

  • python PyTorch预训练示例

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

  • PyTorch预训练的实现

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

  • pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

    实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

  • pytorch 预训练层的使用方法

    pytorch 预训练层的使用方法 将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面 加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络,读取其存储的参数 3.设 ...

  • Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception ...

  • Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作

    本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16.InceptionV3.ResNet50.MobileNet. 代码: import keras impo ...

  • PyTorch预训练Bert模型的示例

    本文介绍以下内容: 1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型: 2. 开发平台使用Google的Colab平台,白嫖GPU加速: 3. 使用datasets模块下载IMD ...

  • pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型,这样就使得 fine-tune 非常容易.本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型. 安装 pip i ...

  • Transformer导论之Bert预训练语言解析

    目录 Bert Pre-training BERT Fine-tuning BERT 代码实现 Bert BERT,全称为“Bidirectional Encoder Representations ...

  • 在pytorch中查看可训练参数的例子

    pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

  • 基于pytorch 预训练的词向量用法详解

    如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种 ...

  • pytorch 修改预训练model实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉mo ...

  • 解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

    keras的数据集源码下载地址太慢.尝试过修改源码中的下载地址,直接报错. 从源码或者网络资源下好数据集,下载好以后放到目录  ~/.keras/datasets/    下面. 其中:cifar10 ...

  • 使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解

    前言 最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍.教程下来到目前也有了一些基本的理解.参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类. ...

  • 使用darknet框架的imagenet数据分类预训练操作

    最近一段时间一直在研究yolo物体检测,基于网络上很少有yolo的分类预训练和yolo9000的联合数据的训练方法,经过本人的真实实验,对这两个部分做一个整理(本篇介绍yolo的分类预训练) 1.数据 ...

  • 关于yolov8训练的一些改动及注意事项

    目录 1.YOLOv8创新改进点: 1.1.Backbone 1.2.PAN-FPN 1.3.Decoupled-Head 1.4.Anchor-Free 1.5.损失函数 1.6.样本匹配 2.关于 ...

  • tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor的实例讲解

    在实践中经常会遇到这样的情况: 1.用简单的模型预训练参数 2.把预训练的参数导入复杂的模型后训练复杂的模型 这时就产生一个问题: 如何加载预训练的参数. 下面就是我的总结. 为了方便说明,做一个假设 ...

  • Pytorch之保存读取模型实例

    pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件,t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式.而pth文件是python中存储文件的常用格式.而在keras中则是使 ...

  • 利用Pytorch实现获取特征图的方法详解

    目录 简单加载官方预训练模型 图片预处理 提取单个特征图 提取多个特征图 简单加载官方预训练模型 torchvision.models预定义了很多公开的模型结构 如果pretrained参数设置为Fa ...

    • 2024-03-12

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