在Deep Learning领域，很多子领域的应用，比如一些动物识别，食物的识别等，公开的可用的数据库相对于ImageNet等数据库而言，其规模太小了，无法利用深度网络模型直接train from scratch，容易引起过拟合，这时就需要把一些在大规模数据库上已经训练完成的模型拿过来，在目标数据库上直接进行Fine-tuning（微调），这个已经经过训练的模型对于目标数据集而言，只是一种相对较好
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2023-11-25 13:55:16
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前言最近在做一个关于图书系统的项目，需要先对图书进行分类，想到Bert模型是有中文文本分类功能的，于是打算使用Bert模型进行预训练和实现下游文本分类任务数据预处理2.1 输入介绍在选择数据集时，我们首先要知道的是模型到底应该接受什么样的输入，只有让模型接收正确的输入，才能构建出正确的数据形式。Bert模型的输入如图： 图 1 BERT模型输入图在Segment embeddings里面，中文模型
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2023-11-26 14:17:34
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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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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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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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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
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
一、什么是预训练网络预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集（大规模图像分类任务）上训练好的卷积神经网络。如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征的模型。即使新问题和新任务与原始任务完全不同，学习到的特征在不同问题之间是可移植的，这也是深度学习与浅层学习方法的一个重要优势。它使得深度学习对于小数据问题非常的有效。即便是咱门这些数据集
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2023-07-14 15:47:36
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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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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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pytorch预训练模型包含多个经典网络，比如resnet系列、vgg系列和alexnet等，预训练模型可以提高网络提取特征的能力，提升训练模型的性能。下面介绍一下加载预训练模型的两种方式： 第一种是在线的方法，即在代码中采用在线加载模式，import torch
from torchvision import models
model = models.vgg16(pretrained=Tru
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2023-08-25 23:56:39
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背景：我们需要把模型上传集群运行，所以预训练的模型需要放在文件夹之内进行加载，把环境及配置拷入env之后，不能用文件夹之外的库。预训练的resnet101需要直接放入目录下加载。目录一、预训练模型的加载1.1 模型加载1.2 加载流程1.3 模型位置1.4 缺点1.5 找到预训练模型位置二、加载指定位置模型2.1 例子程序2.2 把网络模型放入目录下2.3 我们的程序三、验证（可不看）四、集群预训
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2023-09-04 20:47:43
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本期目录加载预训练模型(有重大更新)1. 新老版本写法对比2. 新写法的好处 加载预训练模型(有重大更新)相信最近 (2022年7月) 安装或者更新了 PyTorch 和 torchvision 的同志们可能跑代码时遇到了下面的报错之一：UserWarning: The parameter ‘pretrained’ is deprecated since 0.13 and will be
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2024-03-30 23:04:38
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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:self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embeding_dim)
num_embe
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2023-11-27 13:22:06
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超参数调整和实验欢迎来到这个神经网络编程系列。在本节中，我们将看到如何使用TensorBoard快速试验不同的训练超参数，以更深入地了解我们的神经网络。准备数据建立模型训练模型分析模型的结果
超参数实验在本系列的这一点上，我们已经了解了如何使用PyTorch构建和训练CNN。在上一集中，我们展示了如何在PyTorch中使用TensorBoard，并回顾了训练过程。这一节被认为是上一节的第二部
使用不同学习率的schedule；在DataLoader中：使用多个worker&使用pin memory；最大化batch size；使用自动混合精度（AMP）；使用不同的优化器optimizer；打开cudnn benchmark；避免CPU和GPU之间频繁传输数据；使用梯度/激活checkpointing；使用累计梯度；使用DistributedDataParallel进行多GPU训
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2024-02-21 08:09:20
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目录一、前言二、随机遮挡，进行预测三、两句话是否原文相邻四、两者结合起来五、总结六、参考链接一、前言Bert在18年提出，19年发表，Bert的目的是为了预训练Transformer模型encoder网络，从而大幅提高准确率Bert 的基本想法有两个，第一个想法：随机遮挡一个或者多个单词，让encoder网络根据上下文来预测被遮挡的单词。第二个想法：把两个句子放在一起让encoder网络判断两句话
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2024-01-21 07:49:17
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1、加载预训练模型的好处2、标准化，归一化2.1标准化作用2.2什么是标准化2.3标准化过程--去均值--除方差 1、加载预训练模型的好处目前深度学习神经网络中，训练过程是基于梯度下降法来进行参数优化的。通过一步步的迭代，来求得最小的损失函数和最优的模型权重。 进行梯度下降时会给每一个参数赋一个初始值。一般我们希望数据和参数的均值都为0，输入和输出数据的方差一致。在实际应用中，参数服从高斯分布或
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2023-07-07 15:01:41
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前言上一篇文章中讲到了GPT，也简单讲到了GPT和BERT的区别，这里先贴回来温习一下： GPT和BERT之间的区别是：GPT选择了transformer中decoder阶段结构作为预训练结构；而BERT选择了transformer中encoder阶段结构作为预训练结构。 这样首先需要知道encoder结构和decoder结构之间的利弊：encoderdecoder双向网络单向网络没有天然的预测目
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2023-12-02 20:38:43
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