在本教程中学习如何使用迁移学习训练用于图像分类的CNN网络。实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大的数据集的情况相对较少。相反，通常在非常大的数据集（例如 ImageNet，包含 1000 个类别的 120 万张图像）上预训练 ConvNet，然后使用 ConvNet 作为初始化或固定特征提取器来完成自己的任务。通常来说有两种主要的迁移学习场景：微调 convnet
转载
2023-12-27 18:06:38
95阅读
深度学习Pytorch（九）——迁移学习 文章目录深度学习Pytorch（九）——迁移学习一、简介二、实例1、导入package2、加载数据3、可视化部分图像数据4、训练model5、可视化模型的预测结果6、迁移学习使用场景1——微调ConvNet7、迁移学习使用场景2——ConvNet作为固定特征提取器 一、简介实际中，基本上没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，
转载
2023-11-27 04:44:25
99阅读
# PyTorch模型参数迁移
在深度学习中，经常会遇到需要在不同的环境中使用已训练好的模型的情况。为了实现模型参数的迁移，我们可以使用PyTorch提供的一些函数和方法。在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现模型参数的迁移。
## 流程概览
下面是整个模型参数迁移的流程概览，我们将按照这个流程逐步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载已
原创
2023-07-15 09:59:37
297阅读
在使用深度学习框架 PyTorch 进行迁移学习时，遇到模块的删除或替换是常见的情况。本文将为大家提供一个详细的指南，帮助大家理解如何解决“PyTorch 迁移学习 删除模块”这一问题，结构清晰，操作简便。
### 版本对比
在 PyTorch 的早期版本中，迁移学习的功能比较简单，主要集中在特定的模型和固定的模块上。然而，随着版本的演进，越来越多的特性被引入，支持更加灵活的模型设计。
``
PyTorch使用教程-迁移学习前言如果你认为深度学习非常的吃GPU，或者说非常的耗时间，训练一个模型要非常久，但是你如果了解了迁移学习那你的模型可能只需要几分钟，而且准确率不比你自己训练的模型准确率低，本节我们将会介绍两种方法来实现迁移学习迁移学习方法介绍
微调网络的方法实现迁移学习，更改最后一层全连接，并且微调训练网络将模型看成特征提取器，如果一个模型的预训练模型非常的好，那完全就把前面的层看
转载
2023-11-07 00:43:45
83阅读
迁移学习技巧内容概要：迁移学习的概念Pytorch预训练模型以及修改不同修改预训练模型方式的情况一些例子：只针对dense layer的重新训练 ，冻结初始层的权重重新训练迁移学习的概念神经网络需要用数据来训练，它从数据中获得信息，进而把它们转换成相应的权重。这些权重能够被提取出来，迁移到其他的神经网络中，我们“迁移”了这些学来的特征，就不需要从零开始训练一个神经网络了 。Pytorch预训练模型
转载
2023-12-28 16:33:21
63阅读
Pytorch模型迁移和迁移学习目录Pytorch模型迁移和迁移学习1. 利用resnet18做
原创
2022-08-24 17:12:12
340阅读
参考：PyTorch官方教程中文版实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。迁移学习的2种场景：1、微调Convnet：使用预训练的网络（如在imagene
转载
2024-01-13 21:02:35
60阅读
1 引言艺术往往超越了人类的存在。回顾整个人类的历史进程,我们可以发现艺术的重要性,艺术品往往都是一个人实现表达自我对世界认知的一种手段。 传奇画物毕加索曾经说过:“It took me four years to paint like Raphael, but a lifetime to paint like a child.”大多数艺术创作都遵循某种模式—— 一种令人愉悦并激发我们创造性的艺术
转载
2023-12-10 11:32:34
81阅读
本博客的内容是讲解新手如何利用Pytorch针对自己所设计的数据集进行简单的迁移学习。笔者在网上找了一幅图，能够很形象的说明迁移学习的含义，如下： 以VGG16为Backbone，CIFAR10为数据集，AdamW为梯度下降策略，ReduceLROnPlateau为学习调整机制。注意：显卡是2060，电脑是拯救者；VGG16网络便对此进行了改进（img_size为 文件结构D:
转载
2024-01-17 22:25:41
57阅读
概述在深度神经网络算法的应用过程中，如果我们面对的是数据规模较大的问题，那么在搭建好深度神经网络模型后，我们势必要花费大量的算力和时间去训练模型和优化参数，最后耗费了这么多资源得到的模型只能解决这一个问题，性价比非常低。如果我们用这么多资源训练的模型能够解决同一类问题，那么模型的性价比会提高很多，这就促使使用迁移模型解决同一类问题的方法出现。因为该方法的出现，我们通过对一个训练好的模型进行细微调整
转载
2023-11-10 14:52:47
61阅读
风格迁移原理 可以将VGGNet这样的网络结构看作为输入图像——提取特征——进行分类，而图片风格迁移是输入特征，输出对应这种特征的值。 简单介绍一下我实现风格迁移的基本思路，首先进行图片预处理，定义VGG19用于特种提取，然后复制一张与内容图相同的图片，分别将内容图、风格图、目标图放入神经网络进行特征提取，定义损失是采用均方差计算内容损失，利用Gram矩阵内积运算，运算后特征图越大的数字就会变得更
转载
2023-08-21 15:32:25
176阅读
目录1. 实验环境2. 实验目的3. 相关原理4. 实验步骤4.1 数据收集4.1.1加载数据4.1.2 GPU运算4.2 数据预处理4.3 创建模型4.3.1 构建迁移模型4.3.2 训练模型+测试+绘制图表4.3.2.1 预训练模式4.3.2.2 固定值模式4.4 结论 1. 实验环境Jupyter Notebook Python 3.7 PyTorch 1.4.02. 实验目的迁移学习，让
转载
2023-11-29 10:06:38
53阅读
# PyTorch模型迁移控制参数修改的项目方案
## 引言
在深度学习领域，模型迁移是一种广泛使用的技术，旨在将已有模型的知识迁移到新的任务上。虽然迁移学习可以显著提高新任务的性能，但在为新任务调整模型参数时，如何有效地控制参数的修改仍然是一项挑战。本项目旨在探讨如何利用PyTorch框架，控制参数的修改，以实现更加高效的模型迁移。
## 项目目标
1. **理解迁移学习的基本概念**：
PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。首先，我们了解下模型迁移的全流程： 通过上图可以看出，模型迁移包括“脚本迁移 –> 模型训练 –> 精度调优 –> 性能调优 –> 模型
转载
2023-09-06 14:06:12
343阅读
文章目录VGG19风格迁移content lossGram MatrixStyle Losstotal loss 风格迁移就是将一张图片的风格迁移到另一张图片上面，比方说把浮世绘的风格迁移到猫的图片上 VGG19我们需要用到VGG19的网络，这个网络长下面的样子，一张三通道的彩色图片作为输入，经过一系列的卷积和pooling层，有5个pooling层，中间夹着一组2个或者4个的卷积层，比方说第
转载
2023-11-19 10:04:00
65阅读
本文给出简单代码实现风格迁移。1，原理简介 风格迁移和上篇文章提到的deep dream算法比较接近，都是根据某种优化指标计算梯度来反向优化输入图像的像素。所以在学完deep dream之后趁热打铁又学了这个，但本文仅限于基础版的实现，对该领域后来发展出的诸多进化版不做讨论。 基于深度学习的风格迁移最早由 Gatys于2015年提出，其核心理论是使用格拉姆矩阵（gram matrix）来
转载
2023-09-04 14:15:42
114阅读
因公司业务要求，需要增加Mysql数据库数量，所以需要把数据重新从老的数据库根据分库规则分布到不同Mysql数据库中。本来可以使用ETL工具的，but，公司VM太破不支持呀。嗯，正好最近学了点python，就拿它练练手吧。功能：1、多对多数据迁移 2、断点续传（从哪里跌倒，就从哪里爬起来） &
转载
2023-08-04 13:17:28
100阅读
迁移学习的含义就是利用别人训练几周或者几个月的模型参数作为自己的模型参数，通过使用其他人预训练的权重，这样很可能就会得到很好的性能。还有一种情况，将他人训练的模型的前面的层数都冻住，类似于一个不变的函数，只需要改变后面的一下网络结构，这样我们自己的模型就需要训练改变后的一些模型权重。实现迁移学习要满足以下几点：保持输入数据的格式大小一致，使用经典网络的权重，尽量减少识别图片的差异，比如别人网络的权
转载
2023-10-14 06:06:27
101阅读
《PyTorch》Part5 PyTorch之迁移学习 环境配置： torch 1.6.0+cu101 torchvision 0.7.0+cu101 显卡： NVIDIA1050 内存：2GB实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很 难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上 进行预训练得到卷积网络Con
转载
2023-11-26 20:21:55
63阅读
