一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类：from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d,o
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2023-07-11 17:27:42
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转载自：https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857迁移学习背景：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我...
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2021-08-30 11:50:32
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文章目录简介方法论微调策略进一步预训练多任务预训练实验1结果长文本处理（Dealing with long texts）选择某层的特征（Features from different l
原创
2022-12-03 00:00:58
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Summary
This document describes how to fine-tune the virtual CPU management of virtual machines (VMs) running on a Citrix XenServer .
Background
In the default setup of XenServer, physical CP
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2012-05-16 09:52:25
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上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。导入和使用python中机器学习的各个方面的类库。导入数据，并通过描述性分析、可视化等对数据进行分析。创建六个模型，并从中选择准确度最高的模型。 可以说这并不是一个正式的项目，只是用来做一个简单的展示，用于给
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2023-08-24 20:05:00
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视频1 https://www.youtube.com/watch?v=1_gRK9EIQpc&ab_channel=Hung-yiLee 视频2 https://www.youtube.com/watch?v=gh0hewYkjgo&ab_channel=Hung-yiLee Bert论文链接 h ...
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2021-10-27 15:00:00
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In a recent Reddit post, Unsloth published comprehensive tutorials of all of the open models they support. The tutorials can be used to compare the models’ strengths and weaknesses, as well
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
当你进入深度学习领域，准备好深度神经网络，开始进行训练时，遇到这样一个大部分新手都会遇到的问题：你的神经网络没法正常工作，而你不知道该如何去修正它。
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2023-07-31 17:11:06
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问 题BERT在许多自然语言理解（NLU）任务中取得了惊人的成果，但它的潜力还有待充分挖掘
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2022-08-13 00:01:05
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大家好，长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆，LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来，并且一定程度上解决了梯度消失的问题。本文将参照notebook演示如何训练一个长短期记忆网络模型，并且快速对比它与其他模型的性能。获取数据选取一个数据流：import matplotlib.pyplot as plt
from micropredi
微调（fine tuning）首先举一个例子，假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集的复杂模型在这个椅子数据集上过拟合。同时，因为数据量有限，最终训练得到的模型的精度也可能达不到实用的要求。
原创
2021-09-13 21:22:40
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PyTorch中，18个速度和内存效率优化技巧 文章目录PyTorch中，18个速度和内存效率优化技巧你为什么要读这篇文章？列表:示例代码指导思想1、把数据移动到SSD中2. 在加载数据和数据增强的时候异步处理3. 使用pinned memory来降低数据传输4. 直接在设备中创建张量5. 避免在CPU和GPU中传输数据6. 使用 `torch.from_numpy(numpy_array)`和`
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2024-02-24 17:19:24
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整个流程差不多，fine-tune命令：./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel因为是用别人训练好的权重，因此weights必选。
原创
2022-01-17 17:27:09
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文章目录一、Fine tuning(微调)二、计算机视觉方向的微调三、案例：
原创
2019-02-24 11:10:42
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1f45bd1e8577af66a05f5e3fadb0b29 通过ORPO对llama进行微调 前言 ORPO是一种新颖的微调技术，它将传统
原创
精选
2024-04-29 10:58:41
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语料应该没问题，不restore任何东西的话，都有效果。模型换成google官方bert，分类器代码
原创
2022-07-19 11:43:14
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字级别分词，不要用官方的tokenizer (https://github.com/google-re
原创
2022-07-19 19:39:52
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仔细阅读run_classifier.py源码，可能是训练阶段没有成功加载预训练好的模型文件，--ini
原创
2022-07-19 11:49:24
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离散平稳小波分析所用到的函数有swt小波分解和iswt小波重构。在这一部分可以学到如下内容： l 加载信号 l 执行平稳小波分解 l 从小波系数中构造近似和细节 l 显示第一层的近似和细节 l 平稳小波逆变换恢复原始信号 l 执行多层平稳小波分解 l 重构第3层近似 l 重构1、2、3层细节 l 重构1、2层近似 l 显示分解的结果 l
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2024-07-04 21:11:43
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