目录 传统的自然语言处理模型NLP的卷积神经网络（textCNN） 卷积层的最大池化问题 testCNN的应用 一句话简介：借鉴视觉的CNN用于自然语言处理中，通过不同高度（词数量）的卷积核提取特征，合并池化压缩至分类，优势是速度提升很多。 一、传统的自然语言处理模型 1）传统的词袋模型或者连续词袋模型（CBOW）都可以通过构建一个全连接的神经网络对句子进行情感标签的分类，
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2023-12-03 19:23:42
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PaddleOCR
尝试使用PaddleOCR方法，如何使用自定义的模型方法，参数怎么配置，图片识别尝试简单提高识别率方法。目前仅仅只是初步学习下如何使用PaddleOCR的方法。 一，测试识别图片：1.png :正确文本内容为“哲学可以帮助辩别现代科技创新发展的方向” 二，测试代码：paddleocr_test2.py :
结合使用
TensorFlow在save/restore模型时有官方的函数，具体可参考tensorflow保存和恢复模型的两种方法介绍，但是我最近碰到的问题显然超出了这个官方函数的范畴，先描述下这个问题吧：
模型可以简单描述为Input->A->B->Output 1，这是个基本模型。某一天我心血来潮，想加一个分支，另外一个分支是这样的：Input->A->C->O
在本篇博文中，我们将一起解决“PaddleNLP 训练好的模型部署”的问题。这个过程会涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南六个部分，让你在部署过程中得心应手。接下来我们开始吧！
## 环境准备
首先，在进行模型部署之前，我们需要确保我们的环境已准备妥当。这包括安装一些必要的依赖库。
### 前置依赖安装
你可以通过以下命令来安装PaddleNLP和其他依赖库：
fastText原理和文本分类实战，看这一篇就够了fastText是一个快速文本分类算法，与基于神经网络的分类算法相比有两大优点： 1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度 2、fastText不需要预训练好的词向量，fastText会自己训练词向量 3、fastText两个重要的优化：Hierarchical Softmax、N-gramfastText模型架构和word
pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数张量建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等)只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等。按理说BN是没有参数可保存的，然而实际上在resnet中是有保存的，因为pytorch的nn.BatchNorm2d默认affine
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2023-09-26 05:48:05
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# PyTorch 加载训练好的模型
在深度学习的应用中，模型的训练和评估是至关重要的步骤。然而，训练模型通常需要消耗大量的时间和计算资源，因此我们常常需要保存训练得到的模型以便后续的使用。本文将介绍如何在 PyTorch 中加载训练好的模型，并提供相应的代码示例和流程图。
## 1. 模型保存与加载的基本概念
### 1.1 保存模型
在 PyTorch 中，有两种主要方法来保存模型：
原创
2024-10-23 04:08:33
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好久没有来写blog了，学生生涯终结，就不好好总结了，今天把opencv里关于adaboost训练和检测的过程记录下来，方便别人也方便自己~~~啊哈哈~~~~（2015.8.28更改，见绿色）一、基础知识准备首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行
现在，我们来进行一个稍微复杂点的demo，加载预训练好的VGG模型参数，然后用它来进行MINIST数据集的分类任务。模型加载的关键：需要知道模型是如何被保存的，知道存储的格式，才能正确恢复。这一点和字符编码的转换同理。一个模型通常会告诉你它对应的网络结构，模型存储的格式，最佳的是提供一个加载模型的脚本。若没有这些，你可能需要反复试数据，通过shape值判断模型恢复时加载出来的是什么。虽然vgg-1
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2024-08-06 13:51:09
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一、加载与Model中参数不一致的预训练模型我们在构造好了一个模型后，可能要加载一些训练好的模型参数。举例子如下：假设 trained.pth 是一个训练好的网络的模型参数存储model = Net()是我们刚刚生成的一个新模型，我们希望model将trained.pth中的参数加载加载进来，但是model中多了一些trained.pth中不存在的参数，如果使用下面的命令：state_dict =
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2023-09-10 15:30:43
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# PyTorch加载训练好的BERT模型
## 简介
在自然语言处理（NLP）任务中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型。PyTorch是一种常用的深度学习框架，本文将介绍如何使用PyTorch加载训练好的BERT模型。
## 流程概述
下面的表格展示了加载训练好的BERT模型的
原创
2023-11-02 05:32:35
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在学习LoRa的过程中，有很多的关键字概念需要了解清楚，这样在学习的过程中才能知其所以然。1、扩频因子(SF)LoRa采用多个信息码片来代表有效负载信息的每个位，扩频信息的发送速度称为符号速率（RS），扩频因子 = 码片速率/符号速率（RS），其表示了每个信息位需要发送的符号数量。扩频扩频因子越大，需要的有效数据的编码长度越大，导致有效数据的发送速率越小，但可以降低误码率，提高信噪比(信号与噪音的
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2024-10-20 19:37:52
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# PyTorch如何加载训练好的模型
在深度学习的应用中，模型训练往往需要耗费大量的时间和计算资源。因此，将训练好的模型进行保存，并在需要的时候进行加载，是一种常见的方法。在本篇文章中，我们将介绍如何在PyTorch中加载训练好的模型，并提供具体代码示例。
## 一、模型训练与保存
在加载模型之前，我们首先需要一个已经训练好的模型。在训练完成后，我们可以使用`torch.save`来将其保
原创
2024-10-23 04:10:26
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java类加载过程?Java类加载需要经历一下几个过程：加载 加载时类加载的第一个过程，在这个阶段，将完成一下三件事情： a. 通过一个类的全限定名获取该类的二进制流。 b. 将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构。 c. 在内存中生成该类的Class对象，作为该类的数据访问入口。验证 验证的目的是为了确保Class文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证
目录直接加载预训练模型加载部分预训练模型冻结部分参数，训练另一部分参数微改基础模型预训练微改基础模型简单预训练直接加载预训练模型如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型：my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs)
my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))当然这样的加载
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2023-08-10 18:22:20
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一、简要卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，类似于N-gram.卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。二、textCNN 具体描述：1、 第一层是输入层，输入层是一个n*d矩阵，其中n表示输入文本的长度，d表示每个词/字向量的维度。注：每个词向量既可以是预先在其他语料
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2024-04-24 09:27:36
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文章目录前言一、保存加载模型二、模型训练和验证1.使用cuda进行训练2.训练测试集三、CIFAR10模型训练和验证1.模型2.模型训练3.模型测试 前言前端时间写了使用pytorch训练了mnist数据集，今天写cifar10模型的训练整个过程步骤，同时对训练后的模型进行验证一、保存加载模型保存和加载模型pytorch官网上给出以下两种方法，官网推荐第二种方法。 1.保存模型的结构和模型的参数
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2023-08-31 16:33:20
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# PyTorch加载训练好的模型并进行预测指南
在机器学习和深度学习中，模型的训练和预测是两个重要的环节。为了帮助刚入行的开发者理解如何使用PyTorch加载已训练的模型并进行预测，下面将详细介绍整个流程，并逐步提供代码示例和解释。
## 1. 整体流程
进行模型加载与预测的整个过程可以分解成几个主要步骤，以下是这些步骤的概览：
| 步骤 | 描述
语言模型预训练在谷歌的论文中，作者给出了两种针对语言模型进行预训练的任务，分别是Masked Language Model（论文中简称Masked LM）和预测下一句。Masked LMInput Sequence : The man went to [MASK] store with [MASK] dog
Target Sequence : the
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2024-09-30 10:53:32
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在使用Tensorflow时，我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型，因此，作此笔记记录下来。 TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，如：saver.save(sess, "/Model/model"), 执行
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2023-10-12 11:34:24
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