用预训练,准确度不变

  • 浅谈keras使用预训练模型vgg16分类,损失和准确度不变

    问题keras使用预训练模型vgg16分类,损失和准确度不变. 细节:使用keras训练一个两类数据,正负比例1:3,在vgg16后添加了几个全链接并初始化了.并且对所有层都允许训练. 但是准确度一直 ...

  • 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 ...

  • 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 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 ...

  • 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 ...

  • 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. ...

  • 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 ...

  • 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 ...

  • 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 ...

  • Python中文分词库jieba,pkusegwg性能准确度比较

    Python中文分词库jieba,pkusegwg性能准确度比较

    中文分词(Chinese Word Segmentation),将中文语句切割成单独的词组.英文使用空格来分开每个单词的,而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义,因此,中文分词相比英文分词难度高 ...

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

  • pytorch 更改预训练模型网络结构的方法

    一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数,这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构,在此基础上进行修改即可,修改方法如下(去除后两层): resnet_l ...

  • Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练实例

    之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下,不需要加载前面层 ...

  • pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

    如何把imagenet预训练的模型,输入层的通道数随心所欲的修改,从而来适应自己的任务 #增加一个通道 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64 ...

  • 使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)

    本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建. 构建模型类的时候需要 ...

    • 2024-03-14

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