pytorch预训练固定参数

  • pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

    pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑 修改部分层,仍然调用之前的模型参数. resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_di ...

  • 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 ...

  • 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 ...

  • 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 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 ...

  • 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 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加载部分预训练模型的参数实例

    前言 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后,感觉Pytorch的优点妙不可言,各种设计简洁,方便研究网络结构修改,容易上手,比TensorFlow的臃肿好多了.对于深度学习的初学者,Py ...

  • 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 ...

  • 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 ...

  • 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 如何训练网络时调整学习率

    Pytorch 如何训练网络时调整学习率

    为了得到更好的网络,学习率通常是要调整的,即刚开始用较大的学习率来加快网络的训练,之后为了提高精确度,需要将学习率调低一点. 如图所示,步长(学习率)太大容易跨过最优解. 代码如下: 表示每20个ep ...

  • 页面间固定参数,通过cookie传值的实现方法

    最后在做的页面,比如用户数据(用户头像,名称,年龄)这些信息,因为大部分页面都要用,之前是通过url地址传,另一页面接收.考虑到这样做会让url过长,因此,尝试使用cookie,把固定的值保存在coo ...

  • 画pytorch模型图,以及参数计算的方法

    刚入pytorch的坑,代码还没看太懂.之前用keras用习惯了,第一次使用pytorch还有些不适应,希望广大老司机多多指教. 首先说说,我们如何可视化模型.在keras中就一句话,keras.su ...

  • 详解Retrofit 动态参数（非固定参数、非必须参数）（Get、Post请求）

    详解Retrofit 动态参数(非固定参数.非必须参数)(Get.Post请求) 关键词:Retrofit 动态参数.非固定参数.非必须参数 有如下场景: 请求数据时: 1. 用户未登录时,不带参数u ...

  • 详解Retrofit2.0 公共参数（固定参数）

    本文主要介绍了Retrofit2.0 公共参数(固定参数),分享给大家,具体如下: 请先阅读: Retrofit 动态参数(非固定参数.非必须参数)(Get.Post请求) 在实际项目中,对于有需要统 ...

  • tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例

    在使用tensorflow来训练一个模型的时候,有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合,是否需要停止训练. 1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算,比如 de ...

    • 2024-04-04

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