（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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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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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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本文包括如何修改预训练模型的示例。常见的有四种不同程度的修改：1、只修改输入输出的类别数，即某些网络层的参数（常见的是修改通道数）2、替换整个backbone或预训练模型的某一部分3、修改网络中间层的结构（最重要，一般是重写部分中间层再整体替换）4、快速去除预训练模型本身的网络层并添加新的层正文如下1. 只修改输入输出的类别数，即某些网络层的参数（常见的是修改通道数）#1、只修改输入输出
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2023-08-02 09:35:43
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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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# 预训练transformer NLP 模型下载
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，Transformer 模型已经成为了当前最先进的模型之一。预训练的Transformer 模型在许多NLP任务中取得了令人瞩目的表现，比如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将介绍如何下载和使用预训练的Transformer NLP 模型。
## 什
原创
2024-04-12 05:39:31
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又快、又小、又准的中文特色预训练模型—— PP-MiniLM 发布啦！Transformer类预训练模型在NLP各项任务上取得的效果显著，但是其模型参数巨大，推断速度慢等特点限制了其广泛应用。直接使用现成的小模型，或者自行对预训练模型进行模型压缩，是当前工业界的常见做法。近年来，涌现了很多小型化模型，如DistillBert、TinyBERT、ALBERT。飞桨PaddleNLP 针对中文的特点，
SIATL模型SiATL是一个标准的基于预训练模型，并把它的权重迁移到一个分类器并增加了一个任务特定层。下面是它的一个图例：ULMFiT & SiATLULMFiT (Universal Language Model Fine-tuning) 使用和ELMo类似的流程：使用通用数据预训练LM，模型使用了3层的AWD-LSTM。在特定任务数据上精调LM，其中使用到差异精调和倾斜三角lr两个策
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2024-08-16 12:19:54
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1 为什么需要预训练模型 复旦大学邱锡鹏教授发表了一篇NLP预训练模型综述，“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey”，从多个角度分析了当前预训练语言模型。本文基于这篇文章来分析。邱老师认为预训练模型有三大优势预训练模型从大规模语料中学习知识，对下游任务帮助很大 预训练提供了一种更好的参数初始化方式，使得在目标任务上
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2023-11-20 08:29:10
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近年来，由于预训练模型（Pretrained Models， PTMs）的蓬勃发展，“预训练（pretrain）+微调（finetune）”成为了AI模型开发领域的标准范式。预训练模型的作用可想而知，它极大推进了AI的落地，让AI模型的开发从手工作坊模式走向工厂模式，快速适应AI市场的定制化需求。但它绝非一个空降神器，预训练的研究最早起源于迁移学习。迁移学习的核心思想，即运用已有的知识来学习新的知
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2023-10-09 14:54:38
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1、 预训练模型网络结构 = 你要加载模型的网络结构 那么直接 套用path="你的 .pt文件路径"
model = "你的网络"
checkpoint = torch.load(path, map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint)2、 预训练模型网络结构 与你的网络结构不一致 当你直接套用上面公式，会出现类似unexpecte
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2024-04-21 13:40:29
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到目前为止，我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序。如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型，那不是很棒吗？如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用，那么使用迁移学习 是最有效的策略。与在训练模型时从头开始相比，使用 Hugging Face 的迁移学习有两个主要优点。正如我们在第4章中所述，像GPT3 这样的模型需要大量的基础设
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2024-08-15 10:43:14
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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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# PyTorch NLP 预训练指南
在自然语言处理（NLP）中，使用预训练模型是非常流行的做法。预训练模型能够在较小的数据集上或有特定任务时，快速提升模型的表现。本文将引导你如何使用 PyTorch 来实现 NLP 预训练，特别是针对初学者，帮助他们掌握这一流程。
## 流程概述
在进行 PyTorch NLP 预训练之前，我们需要先了解整个流程。下表展示了主要步骤：
| 步骤 | 描
这篇博客当做笔记吧。一次记录自己在学习NLP过程中的一些困惑和解答，如果有不对的地方希望大家能够提出来！一、BERT知识点Q：什么是Fine-Tuning？A：Fine-Tuning即在Pre-training大语料库提取出通用特征之后，再采用自身的数据集来进行微调，使得模型网络能够适应于当前的任务。Q：为什么bert-as-service直接得到的embeddings的语义相似度都比较打，做不了
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2023-05-23 23:37:59
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本章节既是指南如何训练测试模型，同时也是检验上一章所提的平台搭建是否成功。目录一、下载预训练模型 1、在ssd_pytorch文件夹下新建weights文件夹cd ..
mkdir weights
cd weights2、下载预训练模型wget https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth上面这个官方的下载指令下载速度巨
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2023-10-27 20:08:53
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本文是PyTorch使用过程中的的一些总结，有以下内容：构建网络模型的方法网络层的遍历各层参数的遍历模型的保存与加载从预训练模型为网络参数赋值主要涉及到以下函数的使用：add_module，ModulesList，Sequential 模型创建modules()，named_modules()，children()，named_children() 访问模型的各个子模块parameters()，n
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2024-09-16 11:01:51
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## PyTorch预训练模型下载在国内的实现流程
### 引言
PyTorch是一个广泛应用于深度学习领域的开源机器学习库，它拥有丰富的预训练模型可供使用。然而，在国内下载PyTorch预训练模型可能会受到网络限制的影响。本文将介绍在国内如何实现PyTorch预训练模型的下载，帮助刚入行的开发者解决这个问题。
### 整体流程
以下是实现PyTorch预训练模型下载在国内的流程：
```m
原创
2023-11-09 14:58:35
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写在最前面： 本次博客不涉及模型原理的解释，可以看作是一个纯工程性的一次实验。之前看了很多论文模型中的代码，我只是不求甚解，把大概的流程理解了就放下了。本次实验就是为了仔细的体会其中的细节。大家都知道，pytorch已经将底层的代码封装的很好的，我们只需要写很少的代码就能跑一个模型。所以本次实验还有一个目的，让写的代码尽量能够复用。1. SVHN数据集在实验开始之前的第一步，就是选取数据集。我之前
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2023-12-17 14:19:51
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首先，这篇文章是接着下面这篇文章进行补充的，大家可以先看这篇文章如何手动设计一个分类网络：深度学习框架_PyTorch_使用PyTorch编写卷积神经网络全流程(实例:CIFAR10图像分类)一.预训练模型简介卷积神经网络在图像识别，图像分割等领域取得了非常大的成功，出现了很多非常好的网络模型，比如ResNet、GoogLeNet等图像分类模型、Faster R-CNN、YOLO等目标检测模型。在
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2024-05-30 00:17:11
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