在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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# 使用transformer进行微调（Fine-tuning）在PyTorch中的实现
Transformer 模型是一种强大的深度学习模型，广泛用于自然语言处理和其他序列建模任务。在实际应用中，通常需要对预训练的Transformer模型进行微调以适应特定任务。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中实现对Transformer模型的微调。
## 准备工作
在开始微调之前，我们首先需要
原创
2024-06-13 06:50:36
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PyTorch torchvision.transforms的方法在实际应用过程中，我们需要在数据进入模型之前进行一些预处理，例如数据中心化(仅减均值)，数据标准化(减均值，再除以标准差)，随机裁剪，旋转一定角度，镜像等一系列操作。PyTorch有一系列数据增强方法供大家使用。在PyTorch中，这些数据增强方法放在了transforms.py文件中。这些数据处理可以满足我们大部分的需求，而且通过
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2024-06-14 22:43:23
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一、预训练模型当我们想做一个图像分类任务时，我们可以选择别人已经训练好的模型，在它的基础上进行训练。一般地，我们初始化训练一个网络时，会初始化网络参数（随机的），然后不断训练使网络的损失越来越小。过程是没问题的，但是对于一个大型数据集来说，训练一个模型并使它达到较小的损失是一个漫长的过程。因此我们可以在结果很满意的时候保存训练模型的参数，以便下次在训练的时候可以直接在该模型的基础上开始。这个过程就
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2023-09-03 01:44:41
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展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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文章目录前言微调代码实现Reference前言在实际生产生活中所接触到的数据集，远不及ImageNet数据集中样本数的十
原创
2022-06-27 16:55:28
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本文主要根据“Attention Is All You Need”里的提到的transformer来实现的。 主要参考了：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.htmlhttps://kexue.fm/archives/4765概述在过去的一年中，根据“Attention Is Al You Need”所提到的transformer已经给
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2023-10-22 10:28:09
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Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务，当自己训练数据不多时，我们可以找一个同类的别人训练好的模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调。为什么要微调数据集本身很小，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上，没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。 迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以
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2024-08-02 10:04:49
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在我的前一篇文章：Pytorch的第一步：(1) Dataset类的使用 里，不论是使用 torchvision.datasets 还是我们自定义了 Dataset 子类，都有一个形参 transforms 被传入。上篇文章我没有详细讲解，是因为这是一块很大的内容，故专门写本文讲解。 transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想
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2023-10-24 21:22:29
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如果是刚接触Transformer，强烈建议去把上边两个看了！！！在此之前，希望你能仔细读2遍原文！！！这里其实想讲一下为什么通过自注意力机制，就能够预测出来目标值了。一开始我也比较懵懵懂懂，毕竟刚接触， 只知道我的输入a = "我 有 一只 猫" 经过encoder 和 decoder 之后，就得到了b = "I have a cat ", 后来想了想，我觉得大致是这样的，Encoder里边的M
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2024-06-21 23:12:33
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注意：这一文章“基于Transformer的文本情感分析编程实践（Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Attention注意力机制 + Positional Encoding位置编码）”
该文章实现的Transformer的Model类型模型，实际是改造过的特别版的Transformer，因为Transformer的Model类型模型中只实现了Encoder编码器，
而没有对应
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2023-12-29 12:26:40
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目录：前言数据处理Transformer各个模块具体实现
词嵌入层位置编码(positional encoding）编码器
多头自注意力层归一化残差连接逐位置前馈网络(Position-wise Feed-Forward Networks）编码器整体架构解码器Transformer模型整体架构模型训练及预测
标签平滑计算损失优化器训练预测前言我们在前面介绍了Transformer的理论，但是始终只
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2023-07-16 18:11:22
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上篇引言：取与舍索引术缓存术压缩术预取术削峰填谷术批量处理术中篇引言时间都去哪儿了？空间都去哪儿了？小结下篇引言八门遁甲 —— 榨干计算资源影分身术 —— 水平扩容奥义 —— 分片术秘术 —— 无锁术总结最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花
Pytorch中torchvision包transforms模块应用小案例Pytorch提供了torchvision这样一个视觉工具包，提供了很多视觉图像处理的工具，其中transforms模块主要提供了PIL Image对象和Tensor对象的常用操作，其中最核心的三个操作分别是： （1）ToTensor：将PIL Image对象转换成Tensor，同时会自动将[0,255]归一化至[0,1]。
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2023-10-02 16:19:15
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Transformer在近几年的热度一直居高不下，之前也简单了解了一下该网络架构，但是它的源码一直没有深度了解，所以对它也始终是一知半解的，毕竟Talk is cheap, show me your code。恰好这几天有时间），找到了之前收藏的一篇还不错的英文博客，打算将其翻译下来，一方面倒逼自己再对其进行深度的理解，另一方面希望本文以及原
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2023-11-22 08:36:38
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# PyTorch微调与冻结模型参数的入门指南
在深度学习中，微调模型是实现特定任务（如图像分类、目标检测等）的重要方式。通过在已有的预训练模型基础上进行微调和参数冻结，我们可以加速训练并提高模型效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现模型微调与冻结参数，并提供具体的代码示例和详解。
## 流程概述
以下是实现PyTorch微调和冻结的基本流程：
| 步骤 | 描
# 使用PyTorch微调CLIP模型的指南
近年来，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型因其在图像和文本相似性匹配方面的出色表现而受到广泛关注。对于刚入行的小白来说，理解如何在PyTorch中微调CLIP模型是一项重要技能。本篇文章将一步一步地引导你完成这一过程，并配以相应的代码示例和流程图。
## 微调的流程
首先，让我们概述实现微
问题阅读正文之前尝试回答以下问题，如果能准确回答，这篇文章不适合你；如果不是，可参考下文。为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与模型复杂度的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？偏差、方差和K折交叉验证的关系？如何解决偏差、方差问题？本文主要参考知乎文章，如有
选自Medium作者：Victor Sanh机器之心编译参与：魔王
过去一段时间，大模型层出不穷。在大家纷纷感叹「大力出奇迹」的时候，作为调用预训练语言模型最流行的库，HuggingFace 尝试用更少的参数量、更少的训练资源实现同等的性能，于是知识蒸馏版 BERT——DistilBERT 应运而生！
近日，HuggingFace 发布了 NLP transformer 模型——Dist
# PyTorch微调ResNet
深度学习领域的一个重要任务是图像分类。图像分类是指根据图像的内容将其分为不同的类别，例如识别猫和狗的图像。为了实现图像分类，研究人员一直在寻找更好的模型和算法。其中之一是ResNet，它是由微软研究院提出的一种深度卷积神经网络模型。
在本文中，我们将研究如何使用PyTorch库中的ResNet模型来进行微调。微调是指在一个预先训练好的模型上进行进一步的训练，
原创
2023-07-21 11:01:26
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