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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# 使用PyTorch训练自定义DenseNet
随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）成为了计算机视觉领域的重要模型。其中，DenseNet因其独特的网络结构在图像分类、物体检测等任务中表现优异。本文将介绍如何使用PyTorch框架训练自己的DenseNet模型，并配以代码示例和类图。
## 1. DenseNet简介
DenseNet（Densely Connected Co
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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1、网络结构与Inception系列和ResNet网络不通，Inception网络主要是从网络的宽度方面改进网络的结构从而提高网络的表达能力，而ResNet主要是从网络的深度方面改进网络的结构来提高表达能力，而DenseNet则是通过特征图重用的方式来探索网络的潜能。DenseNet让网络的每一层的输入变成所有前面层的叠加（concat），然后把它的特征图传递给所有接下来的网络层。传统的CNN如果
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2024-04-26 09:34:15
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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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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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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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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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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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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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训练部分数据集：VOC2007预训练主干网络，自行下载即可import pdb # Debug工具
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils
# 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
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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# 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
使用pytorch和预训练数据进行迁移学习——附案例详解介绍迁移学习简介如何选择正确的预训练模型案例研究：紧急与非紧急车辆分类使用CNN构建base-line使用迁移学习解决挑战 迁移学习的艺术可能会改变您构建机器学习和深度学习模型的方式了解如何使用PyTorch进行迁移学习以及如何与预训练的模型联系在一起我们将处理一个真实的数据集，并比较使用卷积神经网络（CNN）构建的模型与使用转移学习构建的
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2024-09-10 09:59:02
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# 使用DeepLab模型进行语义分割预测
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大突破，其中语义分割是一项重要的任务之一。语义分割旨在将图像中的每个像素分配到对应的类别，从而实现像素级别的识别和分割。而DeepLab模型是一种经典的语义分割模型之一，基于卷积神经网络实现。
## DeepLab模型简介
DeepLab模型是由Google开发的一种深度学习模型，用于图像语义分割任务。该
原创
2024-07-11 04:37:30
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