Tune

tensorflow模型保存后继续训练_Tensorflow笔记：模型保存、加载和Fine-tune

前言尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。1.保存Tensorflow的保存分为三种：1.checkpoint模式；2.pb模式；3.saved_model模式。1.1先假设有这么个模型首先假定我们已经有了这样一个简单的线性回归网络结构：importten
湘轩沪栈·2021-01-07 06:13

PyTorch + Ray Tune 调参

参考了PyTorch官方文档和RayTune官方文档1、HYPERPARAMETERTUNINGWITHRAYTUNE2、HowtouseTunewithPyTorch以PyTorch中的CIFAR10图片分类为例，示范如何将RayTune融入PyTorch模型训练过程中。其中，要求我们对原PyTorch程序做一些小的修改，包括：将数据加载和训练过程封装到函数中；使一些网络参数可配置；增加检查点（
烟雨风渡·2021-01-01 15:27

BERT模型的结构，特点和实践

框架2.BERT模型结构2.1输入部分2.2BERT的预训练任务任务1：MaskedLanguageModel(MLM)任务2：NextSentencePrediction(NSP)3.训练：fine-tune
dream6104·2020-12-27 20:02

python正则化调优_Ray tune：一个可扩展的超参数优化Python库

Raytune：一个可扩展的超参数优化Python库Tune是一个超参数优化库，可以用于PyTorch、TensorFlow，MXnet，keras等深度学习框架超参数优化在深度学习中，除了可以学习参数外
weixin_39912303·2020-12-18 09:46

Linux服务器开发监控之 IO

tune2fs-l/dev/sda7←读取superblock信息#blockdev--getbsz/dev/sda7←获取block大小tune2fs-l/dev/sda7|grep"Blocksize
程序员小灰·2020-11-18 17:26

Linux服务器开发监控之 IO

tune2fs-l/dev/sda7←读取superblock信息#blockdev--getbsz/dev/sda7←获取block大小tune2fs-l/dev/sda7|grep"Blocksize
程序员小灰·2020-11-18 17:56

在pytorch中使用ray.tune进行超参数搜索

文章没啥含金量，是直接copy指导上的https://pytorch.org/tutorials/beginner/hyperparameter_tuning_tutorial.html代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functiona
喝粥也会胖的唐僧·2020-10-13 18:54

Linux查看系统block size大小的方法

1.tune2fs命令查看blocksize大小：[root@localhosttmp]#tune2fs-l/dev/sda1|grep"Blocksize"Blocksize:1024/dev/sda1
思绪缥缈·2020-09-17 14:21

PaddleNLP学习笔记

的安装CUDA安装PaddlePaddle安装PaddleHub安装THUNEW分类实战NLP预训练模型加载数据集构建reader选择优化迁移策略运行时的配置设置构建网络并创建分类迁移任务进行Fine-tune
月语星愿·2020-09-16 13:48

Linux磁盘及文件系统管理进阶

或者统一使用mkfs-t命令，例如mkfs-text2/dev/sda3检测及修复文件系统的工具fsckfsck.ext2,fsck.ext3...查看文件系统属性的工具ext系列文件系统：dumpe2fs，tune2fs
weixin_34026276·2020-09-16 07:47

在R中使用支持向量机( 3. e1071包和klaR包)

参数调整tune()。例如>library("e1071")>modelsummary(model)Cal
weixin_30781107·2020-09-16 01:08

李宏毅《Machine Learning》笔记 -- transfer learning

应用场景DatanotdirectlyrelatedtothetaskconsideredConservativeTrainingorlayerTransfer保守训练，或者fine-tune的时候只调某个
hhhhh0hhhhhh·2020-09-16 01:04

BERT fine-tune，loss不下降，训不动，固定分类到一类

语料应该没问题，不restore任何东西的话，都有效果。模型换成google官方bert，分类器代码不变，没问题。解决方案把bert_output=bert_model.get_pooled_output()改为bert_output=tf.reduce_mean(bert_model.get_sequence_output()[:,1:,:],1)
guotong1988·2020-09-15 22:37

fdisk后出现bad magic number in super-block

mkfs-text4/dev/sdc1在试试是不是OK了tune2fs-l/dev/sd
wang161x·2020-09-15 15:25

Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）

Few-shotlearning（少样本学习）1.问题定义2.解决方法2.1数据增强和正则化2.2Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1.学习微调(LearningtoFine-Tune
fkyyly·2020-09-14 18:15

NLP领域相关博文汇总

（BPE）/WordPiece算法介绍4.Bert改进模型汇总（2）5.Bert改进模型汇总（3）6.Bert改进模型汇总（4）7.Bert改进模型汇总（5）8.Feature-based和Fine-tune
一枚小码农·2020-09-14 01:37

新说唱版“虞书欣”，撒娇上热搜是绿茶还是可爱？

吴亦凡的进步也是有目共睹，依旧选择了自己擅长的Auto-Tune，不然怎敢自称”AKA十万伏特中国发电站“。GAI将《烈火战马》、《空城计》、《重庆魂》完美编入，三首不同时期的作品也见证着GAI的一步
潮人·2020-09-14 00:00

如何恢复Linux中的误删文件

你可以使用tune2fs（调整和查
chenwb168·2020-09-11 23:58

Name That Tune（概率DP）

题目链接：http://codeforces.com/contest/499/problem/D题意：有n首曲子，一首一首的放给你听，然后要你猜歌名，对于第i首歌，你前ti-1秒每一秒猜对概率为pi，在第ti秒你必猜对，一旦第i首歌被猜对，立刻播放下一首，求T秒之后你猜对歌曲数量的期望思路：dp[i][j]表示第i首歌刚好在第j秒时被猜对有转移dp[i][j]=∑(dp[i-1][j-k]*p[i
Jaihk662·2020-09-11 13:44

ffmpeg 录屏命令

ffmpeg-rtbufsize100M-fdshow-ivideo="screen-capture-recorder":audio="virtual-audio-capturer"-vcodeclibx264-presetveryfast-crf22-tune
越努力越幸运~·2020-09-11 05:00

pytorch学习笔记（十一）：fine-tune 预训练的模型

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-tunetorchvision中预训练好的模型。
ke1th·2020-08-26 14:30

保存、加载预训练模型，在预训练模型上添加层做监督训练(fine tune)

1.预训练模型，并保存importosimporttensorflowastffromkeras_bertimport(get_model,compile_model,get_base_dict,gen_batch_inputs)fromindoor_location.utilsimportget_sentence_pairsseqence_len=26#有效的ap数量pretrain_dataf
紫薯真好吃·2020-08-26 12:03

【DeepCV】分类问题--类别样本不平衡

按样本数量分为大样本和小样本，先fine-tune大样本，再fine-fine-tune小样本。
北境の守卫·2020-08-26 12:05

通过tune2fs释放 Linux 系统预留的硬盘空间

大多数文件系统都会默认保留一部分空间用于紧急情况时用（比如硬盘空间满了），这样能保证有些关键应用（比如数据库）在硬盘满的时候有点余地，不致于马上就crash，如果Linux系统有做文件系统使用率监控的话，那么这时就会有告警上报了，从而给系统维护人员争取一点时间去察觉。但如果你觉得这部分预留的硬盘空间不用有点浪费的话，是否有办法释放这部分文件系统预留的空间呢？在Linuxext2/ext3/ext4
levy_cui·2020-08-25 03:59

PyTorch之一Fine-tuning / hook

我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，在训练一遍，（此后的训练需要冻结之前网络层的参数，训练之后添加的网络层参数）这就是微调（fine-tune
SongpingWang·2020-08-24 11:51

今天又一次栽在了batch normalizaiton

这样的后果是，虽然一般层被冻结了，bn层的beta，gamma不在var_list中也被冻结了，但是moving_men/variance却在fine_tune过程中改
笨鸟不走·2020-08-24 05:07

使用padlle hub进行BERT Fine-Tune 中文-文本分类/蕴含 下游任务

使用padllehub进行BERTFine-Tune中文-文本分类/蕴含下游任务写在前面1.相关技术PaddleHub:预训练模型：Bert_chinese_L-12_H-768_A-12Bert下游任务
5jerry·2020-08-24 02:50

BERT fine-tune之后 predict或eval时模型没有加载 没有效果

train时do_train置True仔细阅读run_classifier.py源码，可能是训练阶段没有成功加载预训练好的模型文件，--init_checkpoint起到关键作用然后跑时打印模型所有tensor时候出现*INIT_FROM_CKPT*字样，predict或eval时do_train置Falserun_config=tf.contrib.tpu.RunConfig(cluster=t
guotong1988·2020-08-24 00:35

【论文解析】如何将Bert更好地用于文本分类（How to Fine-Tune BERT for Text Classification?）

基于Bert模型，在6份英文语料和1份中文预料上（包括情感分析、问题分类和主题分类），进行了翔实的文本分类效果对比实验结果，虽然fine-tune的最终效果取决于具体的task，但文中采用的思路和策略仍值得学习和尝试
guofei_fly·2020-08-24 00:35

albert-chinese-ner使用预训练语言模型ALBERT做中文NER

机器学习AI算法工程公众号：datayx这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune项目相关代码获取：关注微信公众号
demm868·2020-08-24 00:15

尝试用bert做文本聚类

对于bert模型，尝试提取不同层的特征，尝试对bert做fun-tune，观察相应特征对应的文本聚类的效果数据数据使用的是百度2020语言比赛的数据，该数据是标注并分类好的，所以在聚类的情况下，省去了聚类时对
HGlyh·2020-08-23 23:10

【非权重压缩】DEEPREBIRTH论文解读

非权重压缩摘要：将网络分为张量层(conv，FC)和非张量层（LRN，pool，dropout，activity等），并对模型进行非张量层的修改，并对修改后的网络进行fine-tune。
qq_23546067·2020-08-23 22:18

dumpe2fs: Bad magic number in super-block

今天使用tune2fs和dumpe2fs来查看文件系统信息，出现如下图所示错误提示：解决方法：1、原来tune2fs和dumpe2fs只能打开ext3/ext4等文件类型。
weixin_30482383·2020-08-23 20:13

SBERT论文详解

我们使用孪生网络对BERT做fine-tune使得句向量可以用于cos相似度计算，减少开销，保持准确。评估后效果比SOTA较好。
ws_nlp_·2020-08-23 06:46

银河麒麟操作系统获知系统安装时间

使用银河麒麟操作系统时，如何获知系统安装时间其实完全可以用tune2fs-l/dev/sda1|grepFilesystem命令来获知文件系统创建时间，作为装机时间的参考,其中/dev/sda1为需要查看的分区看在你如此喜欢银河麒麟操作系统的份上
zhuzhu81·2020-08-22 20:53

TimescaleDB 时序数据库 之二 timescaledb-tune

os:ubuntu16.04db:postgresql10.6AtoolfortuningyourTimescaleDBforbetterperformancebyadjustingsettingstomatchyoursystem’sCPUandmemoryresources.https://www.timescale.com/timescaledb-tuneisaprogramfortunin
数据库人生·2020-08-22 16:33

干货 | BERT fine-tune 终极实践教程

从11月初开始，google-research就陆续开源了BERT的各个版本。google此次开源的BERT是通过tensorflow高级API——tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的processor部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。以下是奇点机智技术团队对BERT在中文数据集上的finetune终极实践教程。在自己的数据集上
weixin_34414196·2020-08-22 14:29

【心得】深度学习入门——训练并测试自己数据集

一、ImageNet分类部分：caffe模型下有一个example文件夹，我在example文件夹下建立了一个自己的文件夹，fine_tune_my。并将所有的数据都存放在这个文件夹里。包括：da
deep_bule_sky·2020-08-22 12:32

pytorch固定参数-模型的pretrain和fine-tune

翻了很多博客和论坛，一般冻结参数都包括两步：设置参数的属性为False，即requires_grad=False定义优化器时过滤掉不进行梯度更新的参数，一般都是这样optimizer.SGD(filter(lambdap:p.requires_grad,model.parameters()),lr=1e-3)上面就不细讲了，百度大部分都是这种。先说下我的任务：我有一个模型由encoder和deco
Answerlzd·2020-08-22 11:54

[译]GC专家系列3-GC调优

原文链接：http://www.cubrid.org/blog/dev-platform/how-to-tune-java-garbage-collection/本篇是GC专家系列的第三篇。
weixin_33852020·2020-08-21 22:03

obs中设置gop

i_keyint_max默认大小为250,在这个函数中获得staticboolreset_x264_params(structobs_x264*obsx264,constchar*preset,constchar*tune
致一·2020-08-21 09:00

tensorflow从与训练网络模型中fine-tune部分网络层参数

方法1：1，开启tf的训练，有ckpt生成时停止，使用以下语句获得相关层变量的全称：var_names=tf.contrib.framework.list_variables("/Users/kylefan/hobotrl/log/AutoExposureDPGVGG/model.ckpt-0")2，手工制作一个ckpt文件：挨个对上一步中的变量赋值，然后tf.saver….保存下来这个新的ckp
范坤3371·2020-08-20 23:34

记录pytorch实现谷歌模型

在迁移学习中，我们需要对预训练的模型进行fine-tune，而pytorch已经为我们提供了alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg的权重，这些模型会随
zouxiaolv·2020-08-19 06:18

Synthesis for Engine oil

作为P.R.O.tune队长，上两周公司进行了一次关于发动机机油的培训，我觉得有必要在车队群内部谈谈关于机油的基本知识，使车队的各位都可以凭自己能力，挑选出合适自己的靓机油！
SamPROtune·2020-08-19 06:19

bert 中文使用（2）

bertcs服务方式的调用方法：https://blog.csdn.net/renyuanfang/article/details/86701148，这种方式优点是操作简单，但也有很大的缺陷，不能fine-tune
Autuming·2020-08-19 03:15

【论文摘要】A Pre-training Based Personalized Dialogue Generation Model with Persona-sparse Data

本文仅为个人对论文的一点理解，如果有不对的地方烦请指正戳我看论文原文前置知识1.大型预训练模型如GPT2的构造、原理、训练过程2.Huggingface做的对大型预训练模型进行的fine-tune过程戳我看论文如果这两个知识你都有了解的话这篇论文就不难理解了
LZJ209·2020-08-19 01:27

caffe训练分类完整流程

Caffe均值文件mean.binaryproto转mean.npy深度学习（十三）caffe之训练数据格式Caffe在Cifar10上复现ResNet使用caffe训练自己的数据使用caffefine-tune
zbxzc·2020-08-17 15:32

[人脸识别]使用VGG Face Model微调（Fine tune）自己的数据集

关键词：人脸识别、Caffe、VGGFaceModel一、准备数据集  对于一个未经加工的数据集，基本情况如下图所示  图中每一个文件夹内是该类别的所有图像。我们需要对每一类划分训练集与测试集。这里可以写个脚本进行划分，训练集与测试集的比例自己把握，一般来说是训练集：测试集=4：1。  需要注意的是，最终只需要生成两个文件夹：train与val。train文件夹中包含所有训练图片，换句话说，就是把
tlj893·2020-08-17 15:05

Linux文件系统管理及RAID,LVM实现

mkfsmkfs.ext2,mkfs.ext3,mkfs,est4,mkfs,xfs,mkfs.vfat....检测文件系统工具fsckfsck.ext2,.....查看其属性的工具dumpe2fs,tune2fs
bangzhen4983·2020-08-16 12:49

Linux查看系统block size的多种方法

Linux查看系统blocksize大小的方法：1.tune2fs命令查看blocksize大小：[root@localhosttmp]#tune2fs-l/dev/sda1|grep"Blocksize"Blocksize
weixin_33755554·2020-08-16 02:05
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