Tune 第9页

Keras - 加载预训练模型并冻结网络的层

目录加载预训练模型：冻结网络层：冻结预训练模型中的层加载所有预训练模型的层在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。

IFT_jason·2020-07-16 00:01

Ray和RLlib用于快速并行强化学习

作者|ChristianHubbs编译|VK来源|TowardsDataScienceRay不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。

人工智能遇见磐创·2020-07-15 23:00

keras 冻结指定层（设置为不可训练/可训练）

Fine-tune冻结指定层fine-tune某些公开模型时，由于我们自己的任务类别数会与公开模型的类别数不同，因此通常的做法是将模型的最后一层的改变，并且固定全连接层之前的模型权重重新训练如下面的例子

Tourior·2020-07-15 19:26

pytorch 冻结某些层参数不训练

上一篇迁移学习的文章下，有朋友问在fine-tune的时候如何固定某些层不参与训练，下去研究并实验了一下，在这儿总结一下：pytorch中关于网络的反向传播操作是基于Variable对象，Variable

Arthur-Ji·2020-07-15 16:54

x265 命令行参数大全

Preset和tune有特殊的含义，API用户需要在调用x265_param_parse()设置其他参数之前使用期望的pr

nk_wavelet·2020-07-14 15:24

个人对多态问题的一些理解

试想假如没有多态的话，每一种乐器执行tune()方法时，都要添加不同参数的tune()方法，工程量太大而且毫无意义。由于有了多态机制，我们可以根据自己的需求对系统添加任意多的新类型，只要该

ddd2015·2020-07-14 09:18

520，买个礼，讨你欢欣

1.女装篇（1）文艺复古风书香丽影，微光轻灵筱姿旗舰店，价位100-300固执旗舰店，价位100-3002.质感时尚篇穿什么，潮我看tune&tune旗舰店，价位34-519糖力旗舰店，价位19-1300

予行其前雾徙而随·2020-07-13 09:45

【已解决】使用keras对resnet， inception3进行fine-tune出现训练集准确率很高但验证集很低的问题（BN）

最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗当保存模型后再加载模型去预测时发现与直接预测结果不一致也可能是BN层的问题。总结：keras中通常用t

wf592523813·2020-07-12 15:51

autokeras安装说明（Python）

pipinstallgit+https://github.com/keras-team/keras-tune

爱听许嵩歌·2020-07-12 14:15

单通道灰度图片fine-tune训练网络与caffe批量分类测试

1.转imdb灰度图数据一定要加上--gray，否则训练时报如下错误：GLOG_logtostderr=1$TOOLS/convert_imageset\--resize_height=$RESIZE_HEIGHT\--resize_width=$RESIZE_WIDTH\--shuffle\--gray\$TRAIN_DATA_ROOT\$DATA/train.txt\$EXAMPLE/trai

Jian_Yang275132·2020-07-12 11:37

android system.img 大小修改

的脚本，giec(杰科)R1提供的SDK的包中有个生成img的脚本mkimage.shsystem.img的生成相当混乱...但还是看出来脚本要干什么...system.img使用genext2fs和tune2fs

kyle-hc·2020-07-11 07:52

CS 224D lecture 5 笔记分类： CS224D notes ...

第一部分是对project的建议和介绍；第二部分就是详细介绍NeuralNetwork的结构，并且如何tune这个模

diaofengzhi8607·2020-07-11 05:33

Keras入门-预训练模型fine-tune（ResNet）

由于计算资源有限或者训练集较小，但我们又想获得较好较稳定的结果，那么一些已经训练好的模型会对我们有很大帮助，比如AlexNet，googlenet,VGGnet,ResNet等，那我们怎么对这些已经训练好的模型进行fine-tune

DataScientistGuo·2020-07-10 04:27

深度学习笔记（一）：模型微调fine-tune

深度学习中的fine-tuning一.什么是模型微调1.预训练模型（1）预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。（2）现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet,COCO等训练好的模型参数；(3)正常情况下，我们常用的VGG16/19等网络已经是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结构。2.常用的预训

熊宝宝爱学习·2020-07-10 02:52

TensorFlow学习实践（五）：基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune全过程

本文基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune，完成一个二分类模型的训练。

qiumokucao·2020-07-09 21:53

python 绘制混淆矩阵（以遥感场景数据集UCM为例）

一、以ImageNet数据集下的预训练模型，采用ResNet-18网络模型对UCM数据集进行fine-tune。在数据集训练上，按照一定的train-test比例，这里设置为50%-50%。

CV-小生·2020-07-09 19:36

马斯克的新歌再次证明：不爱音乐的大老板不是一个好网红

3月30日，特斯拉老板伊隆·马斯克在音乐分享平台SoundCloud发布了一首名为《RIPHarambe》的auto-tune（自动调音）说唱歌曲，以纪念2016年被射杀的大猩猩Harambe（哈兰贝）

网易智能·2020-07-09 11:51

ElasticSearch 官方调优指南翻译

第一部分：调优索引速度https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-fo

幽默龙·2020-07-09 06:50

目标检测之pytorch预训练模型的使用（削减削减网络层，修改参数）fine-tune技巧...

利用深度学习的方法进行图像分类及目标检测时，由于自己数据集可能相对较小，直接利用自己的数据集进行网络的训练，非常容易过拟合。在迁移学习中，我们首先在一个基础数据集和基础任务上训练一个基础网络，然后我们再微调一下学到的特征，或者说将它们迁移到第二个目标网络中，用目标数据集和目标任务训练网络。对于计算机视觉领域的图像特征提取的基础卷积网络backbone往往采用在ImageNet数据集上训练得到的预训

小哲AI·2020-07-08 17:58

对docker container进行内核参数调优(tune)

对于dockercontainer的调优还是和普通的Linux调优有很大的区别修改最大文件数(openfiles)直接修改container的/etc/security/limits.conf无效正确的做法是(以CentOShost为例)在host上执行sudosh-c'printf"\nulimit-HSn999999\n">>/etc/sysconfig/docker'sudoserviced

CodeProject-Jerry·2020-07-08 12:51

MXNet的预训练：fine-tune.py源码详解

在MXNet框架下，如果要在一个预训练的模型上用你的数据fine-tune一个模型（或者叫迁移学习，即你的模型的参数的初始化不再是随机初始化，而是用别人的在大数据集上训练过的模型的参数来初始化你的模型参数

AI之路·2020-07-08 11:17

VGG结构解析及tensorflow代码实现(初学者，配套自己代码实现，可以快速部署到应用中)

目录VGG论文tensorflow网络实现VGGfine-tune(vggfine-tuning)总结VGG论文1.前言VGG论文地址论文标题为VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-scaleImageRecognition

stesha_chen·2020-07-08 06:21

用Keras实现SDAE

将每层都训练好之后，再结合起来进行训练（fine-tune），这样能够

CSU_ICELEE·2020-07-07 19:18

基于汇编语言的电子琴设计（5）

LOAD_AUDIOPROCNEAR；C/D调及对应的低、中、高频率分别载入；OUT:BX；IN:TUNE,AUDIOTUNE_D:；D大调判断CMPTUNE,'D'JNZTUNE_CL；不是判断是否是

力为·2020-07-07 17:34

嵌入式Linux---将文件系统制作成系统镜像

大小最好不要超过32Mddif=/dev/zeroof=ramdisk8M.imagebs=1024count=8192mke2fs-Framdisk8M.image-L"ramdisk"-b1024-m0tune2fsramdisk8M.image-i0chmod

linux_0416·2020-07-07 13:22

Linux磁盘与文件系统管理 - 磁盘的分割、格式化、检验与挂载

fdisk,partprobe3.2磁盘格式化：mkfs,mke2fs3.3磁盘检验：fsck,badblocks3.4磁盘挂载与卸除：mount,umount3.5磁盘参数修订：mknod,e2label,tune2fs

汪虎林·2020-07-06 23:52

DetNet: A Backbone network for Object Detection

Face++ZemingLi1.Motivation当前的目标检测模型，不管是one-stage还是two-stage，都是采用的ImageNet分类数据集上预训练的分类模型来在检测数据集上fine-tune

yj_isee·2020-07-06 10:49

ffmpeg摄像头推流

ffmpeg-fdshow-ivideo="IntegratedCamera"-vcodeclibx264-preset:vultrafast-tune:vzerolatency-fmpegtsudp:

weixin_30484739·2020-07-05 21:15

tensorflow模型的保存与恢复，以及ckpt到pb的转化

如：测试、部署、拿别的模型进行fine-tune等。保存模型是整个内容的第一步，操作十分简单，只需要创建一个saver，并在一个Session里完成保存。

weixin_30414635·2020-07-05 20:47

Keras 面向小数据集的图像分类（vgg）笔记

以下问参考文献以及链接keras面向小数据集的图像分类（VGG-16基础上fine-tune）实现vgg16fine-tune代码实现keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneckfeatures

小灰灰思密达·2020-07-05 17:50

BERT变形记-ERNIE

ERNIE1.0如何将知识(knowledge)信息融入到模型训练中，一种方式是将知识信息作为输入，成本是其他人使用的时候也要构建知识库，并且fine-tune和pre-train的知识库分布不一致，fine-tune

立刻有·2020-07-05 11:02

Udacity Self-Driving 目标检测数据集简介与使用

解决方法大约有两种：一是扩充数据集；二是fine-tune已经训练好的SSDmodel，

Jesse_Mx·2020-07-04 19:15

NLP词向量发展历程

tf-idf2、word2vec3、GloVe4、Fasttext5、ELMo6、OpenAIGPT7、BERT7.1Bert预训练7.1.1输入7.1.2训练任务7.1.3训练细节7.2BertFine-tune

郝伟老师的技术博客·2020-07-04 18:17

系统调优(tuned)

tuned/优化方案/管理工具：tuned-adm服务名：tunedtuned-adm基本用法：tuned-admlist//列出可用的优化方案tuned-admrecommend//查看系统推荐的优化方案tune

李立衡·2020-07-04 06:47

【每周NLP论文推荐】从预训练模型掌握NLP的基本发展脉络

先通过无监督学习在大规模语料上进行Pre-Training，再通过Fine-tune的方式，在一定语料上进行有监督学习，进行下游任务的学习，是NLP领域近来的以大趋势。

言有三·2020-07-04 00:39

训练笔记 Fine tune my first semantic segmentation model using mxnet [3] 如何实现每n个epoch调整learning_rate

正如Deeplab-v2所做的一样，每经过一定的iteration对learningrate进行调整，无论是使用steppolicy还是polypolicy，都需要由当前迭代次数来决定。翻了各种文档和issue，总结出在mxnet中，目前有两种方式可以实现。参考:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/540https://github.com/dmlc/mxne

麦兜胖胖次·2020-07-02 10:03

磁盘管理和文件系统

磁盘管理和文件系统管理分区列出块设备重新设置内存中的内核分区表版本parted命令分区工具fdisk和gdisk同步分区表文件系统文件系统类型文件系统分类根据其是否支持"journal"功能：文件系统的组成部分：创建文件系统文件系统标签tune2fs

N45-李阳·2020-07-02 06:47

tensorflow 固定部分参数训练，只训练部分参数

defvar_filter(var_list,last_layers=[0]):filter_keywords=['fine_tune','layer_11','layer_10','layer_9',

guotong1988·2020-07-02 01:40

[NLP] Reformer: The Efficient Transformer

1.现状Transformer模型目前被广泛应用，但目前存在以下几个问题：(1)模型层数加深(2)模型参数量变大(3)难以训练(4)难以fine-tune2.单层参数量和占用内存分析层参数设置参数量与占用内存

listenviolet·2020-07-01 23:00

在kyphosis数据集建立支持向量机分类器

参数调整tune()。用e1071包中svm函数可以得到与libsvm相同的结果

Solomon1588·2020-07-01 13:13

oracle优化原则

来生成统计信息ASH是用来短时间内分析数据]在tunesql部分，在使用ADDM或者topsql确定了high-loadsql后，可以使用sqltuningadvisor和sqlaccessadvisor来tune

zhangbill2000·2020-06-30 13:08

SQL Monitor的使用

SQLMonitor参考文档https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41573/instance_tune.htm#PFGRF94543使用sqlmonitor

文档搬运工·2020-06-30 04:40

bert 源码解读

tokenization.py各语言分词2.模型、优化、特征||—modeling.py模型文件||—extract_features.py||—optimization.py设置优化器、学习率参数调节3.fine-tune

listwebit·2020-06-29 20:07

HCIA-Kunpeng Application Developer鲲鹏（持续更新中2%）

(判断)A-Tune是一种通过非侵入式系统画像的负载感知方法，识别业务并匹配最佳资源模型，实时响应业务特征变化的AI自动调优系统。truefalse未答复3.

啊酒弟弟·2020-06-29 09:03

使用PaddlePaddle-PaddleHub进行图像分类

使用PaddleHub进行图像分类简介加载预训练模型数据准备配置策略迁移组网Fine-tune预测总结与心得体会0简介图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。

乐多2019·2020-06-29 08:28

Ray----Tune(3):Tune试验（trial）调度

本篇介绍Tune中trial调度算法。

快乐地笑·2020-06-29 07:15

Ray----Tune(5):Tune包中的类和函数参考

本篇主要介绍一下tune中常用的一些函数用处，可以作为一个简单的API使用。ray.tuneray.tune.grid_search(values)用于指定值上的网格搜索的快捷方法。

快乐地笑·2020-06-29 07:43

Ray----Tune(6):Tune 的实例(一)

ray/python/ray/tune/examples/logging_example.py源码：#!