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，
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2023-11-27 04:44:25
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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
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2023-11-10 14:52:47
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文章目录转换步骤概览环境参数PyTorch转ONNXONNX转TensorRT 转换步骤概览准备好模型定义文件（.py文件）准备好训练完成的权重文件（.pth或.pth.tar）安装onnx和onnxruntime将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT环境参数ubuntu-18.04
PyTorch-1.8.1
onnx-1.9.0
onnxruntime-1.7.2
cuda-
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2023-08-05 01:01:30
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1. 总述：在实践中，很少人从头开始训练整个大型神经网络，因为个人很难掌握大量的数据集，这样即使从头开始训练，得到的网络也不一定让人满意。因此，在一个非常大的数据集上与训练Convnet是很有必要的，经过预训练的ConvNet可以用来初始化也可以作为特征提取器，接下来介绍集中迁移学习的思路。 1.1ConvNet作为固定特征处理器：下载一个已经在ImageNe
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2023-12-07 06:41:03
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参考的书目为《深度学习之pytorch实战计算机视觉》 将猫狗大战中写好的VGGNet模型替换为VGG16，ResNet模型，前面首先给出完整的VGGNet模型代码，之后分别给出最另外两个模型的修改位置，并进行标注说明：import torch
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
import torch.
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2023-06-07 19:44:14
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# 迁移学习与PyTorch入门
迁移学习是一种机器学习方法，通过将已在一个任务上训练好的模型的知识迁移到新任务中，从而提高新任务的学习效率和性能。特别是在数据稀缺或计算资源有限的情况下，迁移学习尤其受欢迎。本文将介绍迁移学习的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的迁移学习示例。
## 迁移学习的基本概念
迁移学习的主要思想是利用在源任务上训练的模型参数（例如神经网络中的权重），在目标
# Pytorch中模型迁移的科普
在深度学习领域，模型迁移（Transfer Learning）是一种强有力的方法，它使研究人员能够利用已有的模型来加速新任务的训练过程。通过迁移已有模型的权重和特征，用户可以在新任务上获得更好的性能和更快的收敛速度。在这篇文章中，我们将讨论在Pytorch中实现模型迁移的基本步骤，并给出代码示例。
## 什么是模型迁移？
模型迁移是指将一个任务上训练好的模
# 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
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0.前言AI模型部署的常见方案 参考: pytorch模型转TensorRT模型部署cpu: pytorch->onnx->onnxruntimegpu: pytorch->onnx->onnx2trt->tensorRTarm: pytorch->onnx->ncnn/mace/mnn在这里我们使用的是GPU的模型部署：pytorch->onnx-
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2023-10-16 20:13:58
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前言你会发现聪明人都喜欢”偷懒”, 因为这样的偷懒能帮我们节省大量的时间, 提高效率. 还有一种偷懒是 “站在巨人的肩膀上”. 不仅能看得更远, 还能看到更多. 这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识. 这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习了, transfer learning.什么是迁移学习？迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新
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2023-12-24 21:34:43
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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
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2023-12-28 16:33:21
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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
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2023-12-27 18:06:38
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在本篇文章中，笔者首先介绍了模型复用的几种典型场景；然后介绍了如何查看Pytorch模型中的相关参数信息；接着
原创
2024-07-31 11:46:07
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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
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目录一、原因二、迁移与微调1. 迁移学习2. 模型微调三、PyTorch中模型微调-Resnet-18 用于二分类1. 直接训练2. 迁移训练，但不冻结卷积层，固定学习率3. 迁移训练，第一种方法：冻结卷积层，固定学习率4. 迁移训练，第二种方法：冻结卷积层，卷积层的学习率在优化器设置0，全连接层的学习率正常设置5. 迁移训练，卷积层设置较小的学习率，全连接层设置较大的学习率，需要用到优化器6.
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2024-02-07 13:06:53
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迁移学习迁移学习是一种机器学习的方法，指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中，它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。例如我在A的场景下训练了一个模型，而B、C、D等场景与A类似，那么我们就可以把A的模型使用在这些类似场景上，A中的工作相当于做了预训练了。很多情况下迁移学习能够简化或降低模型构建的难度，节省训练时间、硬件消耗等，甚至还能取得不错的准确度。Pytorc
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2023-09-25 13:07:53
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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
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2023-11-07 00:43:45
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导读本文作者总结了自己参与Pytorch到ONNX的模型转换转换工作中的经验，主要介绍了该转换工作的意义，模型部署的路径以及Pytorch本身的局限。之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作(github account: drcut)，主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch到ONNX的转换。这几个月虽然没做出什么成果，但是踩了很多坑，在这里记录下来，希望可以帮
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2023-11-10 19:49:28
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官方例程https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/csharp/test/Microsoft.ML.OnnxRuntime.EndToEndTests.Capi/CXX_Api_Sample.cpp在VisualStudio使用NuGet安装Onnx-Runtime.GPU点击项目，管理NuGet程序包点击预览搜索Microsoft.
# PyTorch迁移训练与模型合并：一探究竟
迁移学习（Transfer Learning）是深度学习领域中一种重要的方法，它允许我们利用已有的知识来解决新问题。在实际应用中，迁移学习能够极大地提高模型的训练速度与表现。本文将讨论如何在PyTorch中实现迁移学习，并实现模型的合并。
## 什么是迁移学习？
迁移学习的核心思想是将一个问题上训练好的模型部分或全部应用于另一个相关但不同的任务
