基于Tensorflow的猫狗识别的研究代码运行环境Windows 11 专业版 22H2 22621.1Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64python 3.6.2 tensorflow2.0.0 keras 2.2.5运行环境安装1.Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64安装包下载
安装完成后一直next即可。注意：将所有的选项都打上
在使用TensorFlow进行网络的搭建时，可以使用下面的语句来获取一些网络的模型 （其中：include_top表示是否包括顶层网络，顶层即处理输出的几个层；weights表示模型加载的权重，可以选择None不加载、imagenet加载网络在ImageNet上训练的权重、或者指定本地权重的路径）base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(inpu
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2024-05-09 13:28:50
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1、加载预训练模型调用网上的预训练参数：如果在下载文件夹里没有相应的预训练模型参数文件(.pth)，则会直接从网上下载。import torchvision.models as models
#resnet
model = models.ResNet(pretrained=True)
model = models.resnet18(pretrained=True)
model = models
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2023-08-30 15:04:10
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为完成自己的科研任务，当前我需要基于VGG16做fine-tuning。于是写下这一节笔记。 我使用的是torch1.0，因此本博客主要基于这篇博客——pytorch finetuning 自己的图片进行行训练做调整 目录一、加载预训练模型二、设置网络参数三、固定权值参数四、训练模型1、加载图片2、训练五、测试 一、加载预训练模型import torch
import torchvision
#
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2023-07-25 22:10:00
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1. 保存模型：torch.save(model.state_dict(), PATH)加载模型：model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval()2. 什么是状态字典：state_dict?在PyTorch中， torch.nn.Module 模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数中，（使用model.parameters() 可以进
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2023-10-17 17:20:11
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这一节的内容，将研究如何通过保存、加载和运行预测模型来保持模型状态。导入相应的包：import torch
import torchvision.models as models1、 保存和加载模型权重PyTorch 模型将学习到的参数存储在称为 state_dict 的内部状态字典中。 这些参数可以通过 torch.save 方法保存起来：model = models.vgg16(pretrai
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2023-09-26 19:11:55
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Tensorflow加载预训练ResNet-50一.核心代码二.问题总结1.训练时正确率很快达到90%+，测试结果全部归为一类2.加载预训练模型报missing警告三.网络结构 之所以想搞这个，起因是想实现RCNN。因为电脑配置太差，自己预训练根本跑不起来，百度了解到官方是有提供预训练权重的，开开心心拿来用，特此记录。 Kaggle猫狗大战比赛链接预训练权重下载链接一.核心代码预处理，即预处理特
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2024-02-23 19:42:56
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目的 想直接在pretrain的模型上进行finetune，使用的框架分别是tensorflow和keras。（1）预训练权重的作用：预测特征提取微调（2）Finetune过程：构建图结构，截取目标张量，添加新层加载目标张量权重训练新层全局微调目标概括如下图所示：一、Keras k
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2024-04-25 18:39:17
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在本文中，我将详细介绍如何使用PyTorch中的预训练模型BERT，包括其背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析及多协议对比。通过这些内容，旨在使读者对BERT的使用、交互及其细节有更深刻的理解。
## 背景知识
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现极大地提升
在我们的实际项目中，一般不会直接从第一层直接开始训练，而是通过在大的数据集上（如ImageNet）训练好的模型，把前面那些层的参数固定，在运用到我们新的问题上，修改最后一到两层，用自己的数据去微调（finetuning）,一般效果也很好。所谓finetuning，就是说我们针对某相似任务已经训练好的模型，比如CaffeNet， VGG-16， ResNet等， 再通过自己的数据集进行权重更新， 如
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2024-02-19 19:24:35
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最近刚开始入手pytorch，搭网络要比tensorflow更容易，有很多预训练好的模型，直接调用即可。 参考链接import torch
import torchvision.models as models #预训练模型都在这里面
#调用alexnet模型，pretrained=True表示读取网络结构和预训练模型，False表示只加载网络结构，不需要预训练模型
alexnet = model
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2023-07-04 21:47:21
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Pytorch版使用预训练模型快速训练自己的分类模型常见的卷积神经网络预训练模型使用预训练的 ResNet 18 快速训练自己的分类模型核心步骤使用预训练的 ResNet 18 快速训练自己的分类模型详细过程完整代码 常见的卷积神经网络alexnetvggresnetinceptiondensenetgooglenet预训练模型ResNet 有很多变种，包括 ResNet 18、ResNet 3
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2023-08-30 17:59:29
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一、pytorch中的pre-train模型 卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，model的加载如下所示： 1. import torchvision.models as mode
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2024-06-13 15:37:36
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东风的地方1. 直接加载预训练模型在训练的时候可能需要中断一下，然后继续训练，也就是简单的从保存的模型中加载参数权重：net = SNet()
net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl"))这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的：torch.save(net.state_dict(), "model/model_1599.pkl")
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2023-07-14 16:50:49
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1. PyTorch模型量化方法Pytorch模型量化方法介绍有很多可以参考的，这里推荐两篇文章写的很详细可以给大家一个大致的参考Pytorch的量化，官方量化文档Pytorch的量化大致分为三种：模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化，本文从一个工程项目（Pose Estimation）给大家介绍模型训练后静态量化的过程。具体量化知识可以从推荐的两篇文章中学习。2.
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2023-10-23 12:23:55
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# PyTorch 预训练模型的使用指南
在深度学习的研究和应用中，预训练模型是一个重要的概念。它们通过在大型数据集上进行训练，提前学习了许多特征。这使得在特定任务上训练模型时，能够减少所需的计算资源和时间。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用预训练模型，并提供简单的代码示例来帮助理解。
## 什么是预训练模型？
预训练模型是经过充分训练、可以用于各种任务的神经网络模型。由于在大量数据上
文章目录加载模型读取预训练模型模型参数修改训练特定层（冻结层）PyTorch的Module.modules()和Module.children() 加载模型一般从torchvision的models中加载常用模型，如alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并提供预训练模型，调用方便。from torchvision impo
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2023-08-10 14:26:06
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（pytorch1.0）最近在研究pytorch如何修改与训练模型的网络结构，然后发现了两种版本，一种是细调版，一种是快速版 经过一番钻研后发现细调版适合对网络模型进行大幅度的改动（如在原有的结构上穿插着增减层），而快速版适合直接对网络末端的层进行增减。 虽然快速版简单易懂，但是还是要对细调版有所了解才能比较，万一以后用的上呢。因此，我就好好研究了一番细调版，结果发现网上的代码或者博客基本
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2024-06-04 14:34:24
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介绍在本次将学习另一个有着优秀表现的预训练模型：GPT-2 模型，以及使用它进行文本生成任务实践。知识点GPT-2 的核心思想GPT-2 模型结构详解GPT-2 进行文本生成OpenAI 在论文 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 中提出了 GPT 模型。GPT 模型是由单向 Transform
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2024-05-31 19:30:55
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模型加载首先需要了解模型保存的形式，包含了 checkpoint、data、meta 等文件；模型加载不仅可以从 data 加载训练好的权重，还可以从 meta 加载计算图，加载计算图我们可以理解为引入了 计算节点和变量，引入变量很重要，这样我们无需自己去创造变量，加载计算图返回的是个 Saver 对象，如果没有通过 加载图引入变量，也没有自己创造变量，是无法创建 Saver 对象的，
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2023-11-16 20:29:23
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