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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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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PyTorch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，
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2021-02-07 06:05:00
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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 迁移学习 DenseNet
深度学习模型的训练常常需要大量的数据和计算资源。然而，在实际应用中，我们往往面临数据量不足的问题，这时候就可以使用迁移学习来解决这个问题。迁移学习是指将已经在大规模数据上训练好的模型应用到新的任务上，从而避免从头开始训练新模型的时间和计算资源消耗。
在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 进行迁移学习，并以 DenseNet 为例进行说明。
原创
2023-07-29 14:01:40
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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
在深度学习领域，PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，广受欢迎。尤其是在图像分类任务中，DenseNet模型由于其优秀的性能，成为了许多研究者和开发者的首选。本文将聚焦于“PyTorch DenseNet迁移学习”的全过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
在选择合适的PyTorch版本进行DenseNet迁移学习时，我们必须考虑不同
# PyTorch中的DenseNet和迁移学习
在深度学习领域中，迁移学习是一种常用的技术，它可以利用在一个任务上学习到的知识来加速在另一个任务上的学习。PyTorch是一个流行的深度学习框架，其中包含了许多预训练的模型，比如DenseNet。在这篇文章中，我们将介绍PyTorch中的DenseNet模型，并演示如何利用迁移学习来调整该模型以适应新的任务。
## DenseNet简介
De
原创
2024-04-01 05:53:15
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# 迁移学习在PyTorch中的实现指南
## 1. 迁移学习的流程
迁移学习是一种深度学习技术，通过使用预训练模型和少量新的数据来解决特定的任务。下面是实现迁移学习的主要步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|-----------------|--------------------------
# 迁移学习与PyTorch的应用
迁移学习是一种机器学习技术，旨在将一个领域学习到的知识迁移到另一个领域。近年来，迁移学习在计算机视觉和自然语言处理领域得到了广泛应用，因为它可以极大地减少训练时间并提高模型的性能。在本文中，我们将使用PyTorch框架展示如何实现迁移学习，并附带相关的代码示例。
## 迁移学习的基本概念
迁移学习通常分为两个主要步骤：首先在源领域（通常是大规模数据集）上训
原创
2024-09-06 06:16:16
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前言什么是图像风格的迁移？其实现在很多的APP应用中已经普遍存在了，比如让我们选择一张自己的大头照，然后选择一种风格的图片，确认后我们的大头照变成了所选图片类似的风格。图像风格迁移重点就是找出一张图片的特征，然后将其融合到需要改变的图片中去，如下图所展示的就是一种典型的风格迁移。 所以图像风格迁移实现的难点就在于如何提取一张图片的特征，这里说的特征
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2023-12-14 11:08:29
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python虚拟环境迁移：注意事项：直接将虚拟环境复制到另一台机器，直接执行是会有问题的。那么可以采用以下办法：思路：将机器1虚拟环境下的包信息打包，之后到机器2上进行安装；(有两种情况要考虑，机器2无网络和有网络情况(无网，证明无法在线安装包，那么就需要在机器1将包，整体打包成.whl,然后到机器2安装；有网情况，只需将导信息导出，然后到机器2上在线安装))机器1：1.首先在cmd命令行下，激活
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2023-09-01 21:51:24
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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Convnet：使用预训练的网络(如在imagenet 1000上训练而来的网络)来初
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2023-12-07 06:57:49
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一.环境及数据集准备pytorch 1.1.0torchvision 0.3.0cuda 9.0数据集用的是COCO2014的train2014训练集，使用ImageNet也可以需要用到在ImageNet上预训练好的VGG16，模型文件为vgg16-397923af.pth二.原理 首先需要明白一点，深度学习之所以被称为“深度”，就在于它采用了深层的网络结构，网络的不同层学到的是图像不同层面的特征
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2023-11-10 12:38:43
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在实际工程中，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。迁移学习的两个使用场景微调（Fine-tune）Convnet：使用预训练的网络（如在imagenet 1000
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2023-10-10 07:12:35
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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。
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概述迁移学习可以改变你建立机器学习和深度学习模型的方式了解如何使用PyTorch进行迁移学习，以及如何将其与使用预训练的模型联系起来我们将使用真实世界的数据集，并比较使用卷积神经网络(CNNs)构建的模型和使用迁移学习构建的模型的性能介绍我去年在一个计算机视觉项目中工作，我们必须建立一个健壮的人脸检测模型。考虑到我们拥有的数据集的大小，从头构建一个模型是一个挑战。从头构建将是一个耗时又消耗计算资源
原创
2021-01-06 22:12:52
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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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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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