pretrain

Deeplearning/Pytorch,中只导入部分层权重的方法

torch.load(best_train_weight_checkpoint_path_from_BCE)#net.load_state_dict(checkpoint['net'])正确做法：#备注循环取出pretrain_net
Victorshengw·2022-12-04 22:40

图神经网络上的预训练模型，思考与总结

在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNNGNN领域似乎倒还停留在设
人工智能与算法学习·2022-12-01 12:21

【PyTorch教程】P25 pytorch中现有模型

P25pytorch中现有模型位置：预训练的意思pretrain，是已经在ImageNet数据集上训练好的：progress是对下载的管理：使用的dataset，ImageNet：需要安装scipy库：
nemo_0410·2022-11-28 21:55

一网打尽：14种预训练语言模型大汇总

来自：圆圆的算法笔记作者：Fareise预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。
zenRRan·2022-11-24 14:22

【ACL 2022】NoisyTune：来点噪声帮你更好地微调预训练语言模型

文章目录1.前言2.模型3.实验4.总结1.前言BERT自2018年横空出世以来，使得pretrain+finetune成为处理NLP任务的标配，如何有效的微调预训练语言模型（PLMs）对下游任务来说至关重要
馨歌·2022-11-24 14:48

七、OCR-PaddlePaddle训练源码解析系列-文字识别

/pretrain_models/https://paddleocr.bj.bcebos.com/
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-23 07:41

【Fast-ReID】部署torch保存模型及参数

保存cfg.defrost()cfg.MODEL.BACKBONE.PRETRAIN=Falsemodel=DefaultTrainer.build_model(cfg)Checkpointer(model
wyl2077·2022-11-22 19:19

PyTorch转换ONNX，再转换TensorRT，实现模型加速

device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=BertForSequenceClassification.from_pretrain
翻滚牛犊·2022-11-22 03:56

模型微调迁移学习Finetune方法大全

其中，Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式是最为常见的一种迁移学习方法。
Replete·2022-11-21 12:24

【论文精读】Is Synthetic data from generative models ready for image recognition? 生成数据对图像识别的影响

实验分为三个部分，zero-shot、few-shot和pretrain2.zero-shot研究目的：多大程度上影响&如
joyce_peng·2022-11-21 04:49

NLP的“第四范式”之Prompt Learning总结：44篇论文逐一梳理

GPT-3最大的创新是可以用prompt直接前向做下游任务，从而不引进新的参数，打破了传统pretrain+fintune的模式，本质
PaperWeekly·2022-11-20 07:26

自己预训练模型流程

通用版#-*-coding:utf-8-*-"""pretrain.ipynbAutomaticallygeneratedbyColaboratory.Originalfileislocatedathttps
qq_45812502·2022-11-19 19:52

【PaddleSpeech-学习笔记】第二章：声音分类

&Paddleaudio视觉图谱反映数字音频信号paddlespeech库中的函数功能音频特征提取（重要）离散傅里叶变换(DFT)LogFBank声音分类方法传统机器学习方法深度学习方法预训练+微调（Pretrain
zhangdroid·2022-11-19 15:13

PyTorch载入预训练权重方法和冻结权重方法

载入预训练权重1.直接载入预训练权重简单粗暴法：pretrain_weights_path=".
Fighting_1997·2022-11-15 09:53

pytorch不加载fc_pytorch预训练

往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
weixin_39745013·2022-10-29 13:52

Pytorch预训练模型以及修改

往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预
Wanderer001·2022-10-29 13:51

NLP 第五周 语言模型，bert（2）

这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pretrain）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，
做梦还会想·2022-10-22 22:05

神经网络模型训练简记（一）

神经网络模型训练简记（一）一、概念介绍1.1人工智能、机器学习、神经网络与深度学习1.2backbone与pretrain_model1.3batch_size、learning_rate、epoch与
weixin_46846685·2022-10-13 10:56

Pytorch采坑记录：每隔num_workers个iteration数据加载速度很慢

  最近在做某个视觉任务的模型训练，由于数据量比较少为了效果好一点，决定现在imagenet上pretrain一下骨干网络。
Tai Fook·2022-10-12 07:19

基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配-模型搭建

本章继续分析该案例的模型搭建部分自从2018年10月以来，NLP个领域的任务都通过Pretrain+Finetune的模式相比传统DNN方法在效果上取得了显著的提升，本节我们以百度开源的预训练模型ERNIE-Gram
lovealgorithm.·2022-09-02 07:34

用Pytorch实现DeepDream

__init__()self.resnet18=models.resnet.resnet18(pretrain
Dragon Ice·2022-06-12 07:54

【李宏毅2021机器学习深度学习——作业3 CNN】Food Image Classfication 记录（双过 strong baseline）

文章目录写在前面做完这个实验应该有的收获：先上实验结果（直接使用pytorch内置的模型resnet18(pretrain=False)，双过strongbaseline,过线一点点，学习用就行了）一些改进想法
I"ll carry you·2022-05-09 07:13

Paper Reading - 基础系列 - Rethinking ImageNet Pre-training

各种消融对比试验砸脸上当训练任务对位置信息非常敏感时，比如分割、key-point，imagenetpretrained用处不大数据集可用标注数据越多，预训练的作用越小当使用更强大的数据增强方案时，预训练反而会损害模型的性能pretrain
子韵如初·2022-04-25 07:42

迁移学习花式Finetune方法大汇总

其中，Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式是最为常见的一种迁移学习方法。例如NLP中的预训练Bert模型，通过在下游任务上Finetune即可取得比直接使
fareise·2022-03-23 21:44

YoloV5 最强剪枝技术 模型压缩,3ms推理的YoloV5mAP60

先看效果图：由于我们修改了model,没有加pretrain的模型,但是即便如此,3个epoch就到了68.9的mAP!
AI视觉网奇·2022-03-07 07:39

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构

源码解析]模型并行分布式训练Megatron(2)---整体架构0x00摘要0x01启动1.1分布式启动1.2构造基础1.2.1获取模型1.2.2获取数据集1.2.3步进函数1.2.3.1广播数据0x02Pretrain0x03
罗西的思考·2022-02-07 20:00

谷歌colab“几键”运行图像超分辨率模型-ESRGAN，操作详解

常用操作3.gitclone从github克隆代码4.下载数据集（DIV2K)5.解压数据6.查看代码，运行改名rename.py代码7.剪切图片8.保存为tfrecord格式文件9.预训练psnr_pretrain10
未知量0520·2021-01-24 18:24

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

其中代码来自https://github.com/lucidrains/vit-pytorch这篇文章最大的创新点就是把transformer给运用到了cv中，做了一个图像分类，但是这个模型的性能依赖于pretrain
云晓阿·2020-12-07 15:21

根据BN裁剪模型channel

importsysimportcaffeimportnumpyasnppercent=0.5np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)MODEL_FILE='********.prototxt'#模型文件PRETRAIN_FILE
qq_32799915·2020-09-17 05:19

pytorch 去除pretrain model 最后一层或某一层

官方的pretrainmodel去除指定层可以参考链接https://blog.csdn.net/KHFlash/article/details/82345441，这里主要针对非官方的pretrainmodel，如下：importtorchfromcollectionsimportOrderedDictimportosimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.initasi
Pywin·2020-09-13 16:35

NLP以赛代练 Task6：基于深度学习的文本分类 3

原理基于预训练语言模型的词表示基于Bert的文本分类BertPretrainBertFinetune作业结语学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain
Debroon·2020-09-12 13:29

Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数

…”的形式代替np.set_printoptions(threshold='nan')#deploy文件MODEL_FILE='caffe_deploy.prototxt'#预先训练好的caffe模型PRETRAIN_FIL
jiarenyf·2020-09-10 18:18

【keras-bert 学习笔记】2. 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)

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

新闻文本分类—基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer
疏窗泛影·2020-08-24 02:10

新闻文本分类--任务6 基于深度学习的文本分类3

Task6基于深度学习的文本分类3基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法
迷途小龙驹·2020-08-24 02:49

Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示Bert的使用，具体包括pretrain和finetuneTransformer原理Transformer是在"
光烟·2020-08-23 23:33

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

DBM 与DBM的区别

关于DBM，使用最大似然估计训练速度太慢了，所以作者采用GreedyLayerwise的贪婪分层法来进行pretrain从图中可以看出DBN是一种有向图，DB
Losteng·2020-08-18 08:51

DBN+DNN的结构问题（含bottleneck）

假期之前遇到一个问题一直在困扰着我，先用DBN做pretrain的时候，那么DNN的层数以及每层的结构该怎么设计呢？匆匆忙忙的三四天假期结束了，先解决一下这个问题。
jinmingz·2020-08-16 23:05

DataWhale零基础入门NLP赛事——Task6 基于深度学习的文本分类bert

这里只介绍Bert里面的pretrain和finetune。Google在NAACL2018发表的论文中提出了BERT，采用了预训练-微调这一两阶段模式。什么是预训练模型？
yq313210·2020-08-16 04:48

torch cpu版加载权重

state_dict=torch.load(config["pretrain_snapshot"],map_location=lambdastorage,loc:storage)参考：https://blog.csdn.net
ShellCollector·2020-08-15 23:33

CS224n笔记——Subword Model（十二）

Lecture1:IntroductionandWordLecture2:WordVectorsandWordSensesLecture12:SubwordModel目录1.ELMO2.GPT2.1无监督pretrain2.2
清崎教练·2020-08-15 13:19

pytorch模型格式转换

将生成的ckpt_e_50.pth文件转为适合在pc端做推断的.pt文件：model=UNet(3,1)modelname='ckpt_e_50.pth'ckpt=torch.load(opt.pretrain
岁月神偷小拳拳·2020-08-14 20:28

Task6 基于深度学习的文本分类3

Task6基于深度学习的文本分类3基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法
韩绘锦·2020-08-12 14:13

python-tensorflow：inception v3识别识别实例

方法封装与实现inception模型下载地址inception_pretrain_model_url=‘http://download.tensorflow.org/mode
Big-one·2020-08-06 13:55

TensorFlow学习笔记(七) 使用训练好的inception_v3模型预测分类图片

下载需要练习的inception模型并看起流程importtensorflowastfimportosimporttarfileimportrequests#inception_v3模型下载inception_pretrain_model_url
像风一样Pro·2020-08-06 13:41

使用训练好的inception_v3模型预测分类图片

下载需要练习的inception模型并看起流程importtensorflowastfimportosimporttarfileimportrequests#inception_v3模型下载inception_pretrain_model_url
weixin_34313182·2020-08-06 13:24

极简笔记 Multi-task Self-Supervised Visual Learning

极简笔记Multi-taskSelf-SupervisedVisualLearning论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.07860文章核心是利用自监督的任务对模型进行pretrain
Hibercraft·2020-08-06 12:49

图上的预训练 ICLR 2020

id=HJlWWJSFDH¬eId=HJlWWJSFDH代码链接：https://github.com/snap-stanford/pretrain-gnns/参考文档：https://blog.csdn.net
BUAA～冬之恋·2020-08-05 11:28

论文笔记：Rethinking ImageNet Pretraining——是否需要Pretrain

pdf本文主要：说明能在检测或者实例分割上通过FromScratch的方式得到比较好的效果甚至能大部分复用finetuneImageNet预训练网络时候的超参，仅仅是迭代次数提升，都可以得到接近ft的效果pretrain
Richard_Che·2020-07-28 10:23
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