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:
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2024-01-17 22:25:41
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# 转移学习的两个主要场景：
# 1微调Convnet：使用预训练的网络(如在imagenet 1000上训练而来的网络)来初始化自己的网络，
# 而不是随机初始化。其他的训练步骤不变。
# 2将Convnet看成固定的特征提取器:首先固定ConvNet除了最后的全连接层外的其他所有层。最后的全连
# 接层被替换成一个新的随机 初始化的层，只有这个新的层会被训练[只有这层参数会在反向传播时更新]
Repustate向世界各地的企业和组织提供文本分析服务。随着公司的发展，他们每天处理的文本段数量从5亿增加到10亿，其中包括Tweet、新闻文章、博客评论、用户反馈等。大规模的文本分析非常困难，因为很少会出现两段文本完全相同的情况，所以无法利用缓存来提高效率。不过，它可以将大段的文本分成多个句子，然后并发分析每个句子。近日，Repustate官方博客发表了一篇博文，介绍其API的演进过程。\\
作者 | News编辑 | 安可
PyTorch之迁移学习实际中，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。转移学习的两个主要场景：微调Co
写在前面：最近有很久没有更新博客了，主要是在学习研究深度学习这块知识，语言主要为pytorch,目前这块主要对技术知识做一个总结，以此勉励自己以及他人。 首先，我们会在什么情况下需要用到迁移学习呢？在实际工程应用方面，主要有以下2点 1、缺乏数据集 &
✨前言本地项目文件需要迁移到服务器上进行运行，而碰巧服务器上只有Pycharm，没有任何环境，如何快速的配置好环境？提供一种快速配置环境的方法pip freeze >freezeenvs.txt✨使用python程序实现安装如果需要安装的包很少，可以直接在Pycharm的命令窗口中输入以下代码进行安装。pip install -r freezeenvs.txt但是，如果需要安装的包很多，就
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2024-03-05 14:44:28
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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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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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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
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2024-01-13 21:02:35
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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
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2023-12-10 11:32:34
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5.1 虚拟环境搭建在介绍 Python 虚拟环境搭建之前先介绍什么是 PEP，PEP 是 Python 增强提案 (Python Enhancement Proposal) 的缩写。Python 社区通过 PEP 来给 Python 语言建言献策，主要是通过邮件列表讨论问题、提议、计划等，经过了部分核心开发者审阅和认可，最终形成的正式文档，起到了对外公示的作用。而 PEP 1 中给出了官方的 P
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2024-08-27 20:42:34
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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
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2023-11-29 10:06:38
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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
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2023-08-21 15:32:25
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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
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2023-09-04 14:15:42
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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
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2023-09-06 14:06:12
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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
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2023-11-19 10:04:00
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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） &
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2023-08-04 13:17:28
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Pytorch构建风格迁移前言风格迁移示例Pytorch实战获取原始内容图片与风格图片并进行预处理搭建网络框架**构建内容损失与风格损失**构建优化器进行最终训练 前言艺术创作可以看做两个重要因素的联合，即画什么和怎么画（内容与风格）。而风格迁移（Style Transfer）在图像处理中被广泛用于风格再创作，即基于所定内容按照指定的艺术风格进行绘画。复现本文需要用到Pytorch库，可参考本人
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2023-09-01 12:58:24
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《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
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2023-11-26 20:21:55
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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
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2023-10-14 06:06:27
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