一、为什么需要使用预训练模型？当可用的数据集较少时，我们从头开始训练的自己的卷积神经网络，想要将模型的精度会十分困难，如果我们想要进一步提高精度，因此下一步我们需要使用预训练的模型。想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络----python深度学习二、什么是预训练模型？顾名思义，预训练模型就是之前训练好的模型。预训练模型是一个训练并保存好的模型，之前在大型数据
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2023-07-20 14:18:38
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# 使用PyTorch加载EfficientNet预训练模型
EfficientNet是一种先进的卷积神经网络架构，它通过复合缩放策略，在保持高准确率的同时极大地提高了模型的效率。借助PyTorch库，我们可以轻松加载和微调预训练的EfficientNet模型来处理自己的数据集。
## 安装所需的库
在开始之前，我们需要确保安装了`torch`和`torchvision`库。如果尚未安装，可
原创
2024-09-29 05:55:12
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文章目录一、概述二、代码编写1. 数据处理2. 准备配置文件3. 自定义DataSet和DataLoader4. 构建模型5. 训练模型6. 编写预测模块三、效果展示四、源码地址 一、概述?本项目使用Pytroch，并基于ResNet50模型，实现了对天气图片的识别，过程详细，十分适合基础阶段的同学阅读。项目目录结构：核心步骤：数据处理准备配置文件构建自定义DataSet及Dataloader
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2024-01-29 00:53:09
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# PyTorch使用EfficientNet加预训练权重
在深度学习中，模型的选择以及权重的初始化对最终结果的影响极为重要。EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它在多种图像分类任务中表现出色。本篇文章将介绍如何在PyTorch中使用EfficientNet，并利用预训练权重来加速模型的训练和提高分类精度。
## 什么是EfficientNet？
EfficientNet是
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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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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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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# 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
（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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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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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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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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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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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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