Deep Residual Learning for Image Rescongnition残差网络 ResNet阿尔法Go的基础网络就是ResNet, 网络结构甚至能够达到上千层。深度网络有什么好处？特征的‘等级’随着网络深度的加深而变高极其深的深度使该网络拥有极强的表达能力Question 1 : Driven by the significance of depth, a question
# PyTorch微调ResNet
深度学习领域的一个重要任务是图像分类。图像分类是指根据图像的内容将其分为不同的类别，例如识别猫和狗的图像。为了实现图像分类，研究人员一直在寻找更好的模型和算法。其中之一是ResNet，它是由微软研究院提出的一种深度卷积神经网络模型。
在本文中，我们将研究如何使用PyTorch库中的ResNet模型来进行微调。微调是指在一个预先训练好的模型上进行进一步的训练，
原创
2023-07-21 11:01:26
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pytorch Resnet代码实现网络结构2D ResNet代码3D ResNet代码 本文只介绍resnet的代码实现，需要对resnet有基础的了解。代码参考pytorch官方实现，删除了一些非必要的判断条件，看起来更加简洁。z再次基础上，可以根据需要加入自己需要调整的参数，比如dilation，norm_layer等. 参考SOURCE CODE FOR TORCHVISION.MOD
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2023-10-13 19:28:27
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详细解释在代码注释中 ：resnet50.py：用来保存resnet网络结构。import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
import torchsummary
class Bottleneck(nn.Module):
"""
__init__
in_ch
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2024-01-05 21:34:24
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数据收集：在数据收集阶段，首先需要确定合适的数据来源。这些来源可以包括新闻网站、博客、论坛、社交媒体等。根据项目需求，可以通过手动下载数据或编写网络爬虫进行自动抓取。在收集数据时，请务必遵守相关网站的使用条款和政策，尊重数据隐私和知识产权。数据清洗：数据清洗是一个关键步骤，因为它可以帮助去除数据中的噪声和无关信息。在这个阶段，可以使用文本处理工具和自然语言处理技术来删除广告、注释、重复内容等不相关
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2024-05-09 11:04:58
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从开始学bert到现在用自己数据跑通bert预训练和微调，已经过去半个多月近三周了，查了很多资料和博客，记录一下自己的历程，也帮助其他入门者更好的了解bert模型。0. 本文概览已经来看这篇博客了，bert是什么应该不用多说啦。后面主要叙述我用自己数据预训练和微调的过程。 环境：pycharm——anaconda——tensorflow1.13.1-gpu——谷歌bert中文句子分类 本文所用的环
NICE 3000控制系统调试说明书 26/28提示：进行调谐前，必须正确设置电机额定参数(F1-01－F1-05)。为了防止此参数误操作带来的安全隐患，F1-11设为2 进行电机无负载调谐时，须手动打开抱闸。▲异步电机调谐对于异步电动机，F1-11选择1(静止调谐)，电机不会运转，无须脱开钢丝绳，自调谐时能够听到电机的电流声；F1-11选择2(无负载调谐)，电机会运转，须要脱开钢丝绳。异步电机参
1. 概述本文主要是参照 B 站 UP 主 霹雳吧啦Wz 的视频学习笔记整个工程已经上传个人的 github https://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning ，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：Deep Residual Learning for Image Recognition2. ResNetR
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2023-12-12 13:25:48
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源码解析之模型搭建一、基础 Resnet50 模型1. Resnet50 模型结构2. pytorch 实现的 Resnet50二、Reid 模型1. 基于 Resnet50 的 Reid 模型2. 模型权重初始化3. pytorch 权重初始化相关函数参考链接 脚本 model.py 里实现了多种行人重识别的网络模型，本文以基于 Resnet50 的模型为例介绍 Reid 模型的搭建过程。
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2024-01-17 10:34:00
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展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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def __init__(self,
depth=50,
pretrained=None,
stage_blocks=None,
pretrained2d=True,
in_channels=3,
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2024-10-26 16:54:16
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在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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文章目录前言微调代码实现Reference前言在实际生产生活中所接触到的数据集，远不及ImageNet数据集中样本数的十
原创
2022-06-27 16:55:28
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Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务，当自己训练数据不多时，我们可以找一个同类的别人训练好的模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调。为什么要微调数据集本身很小，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上，没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。 迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以
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2024-08-02 10:04:49
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深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。
一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。
为了说明优化的复杂性，此处以 ResNet 为例。ResNet18 有 11,689,512 个参数。寻找最佳参数配置，也就
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2024-07-19 11:01:34
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前言 少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域，它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。FSL的全部意义在于让机器学习模型能够用一点点数据学习新东西，这在收集一堆标记数据太昂贵、花费太长时间或不实用的情况下非常有用。作者 | Christophe Atten少样本学习方法支持样本/查询集:使用少量图片对查询集进行分类。少样本学习中有三种主要方法需要了解:元学习、数据级和参数级。元学习
文章目录1.ResNet的创新1）亮点2）原因2.ResNet的结构1）浅层的残差结构2）深层的残差结构3）总结3.Batch Normalization4.参考代码 1.ResNet的创新现在重新稍微系统的介绍一下ResNet网络结构。 ResNet结构首先通过一个卷积层然后有一个池化层，然后通过一系列的残差结构，最后再通过一个平均池化下采样操作，以及一个全连接层的得到了一个输出。ResNet
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2023-12-12 17:19:06
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导师的课题需要用到图片分类；入门萌新啥也不会，只需要实现这个功能，给出初步效果，不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索，建好环境、pytorch，终于找到整套的代码和数据集，实现了一个小小的分类。记录一下使用方法，避免后续使用时遗忘。感谢各位大佬的开源代码和注释！一、数据处理项目文件夹为Project2，使用的是五种花朵的数据集，首先有spilt_data的代码将已经分好文件夹的数据集分类成
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2023-12-18 20:14:44
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# 使用CPU跑BERT微调 PyTorch
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的自然语言处理模型，广泛应用于文本分类、问答等任务。微调BERT模型的方法多种多样，但对于资源有限的用户，使用CPU进行微调是一个经济实惠的方法。本文将介绍如何在PyTorch中使用CPU进行BERT模型的
原创
2024-10-23 05:16:32
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一、预训练模型当我们想做一个图像分类任务时，我们可以选择别人已经训练好的模型，在它的基础上进行训练。一般地，我们初始化训练一个网络时，会初始化网络参数（随机的），然后不断训练使网络的损失越来越小。过程是没问题的，但是对于一个大型数据集来说，训练一个模型并使它达到较小的损失是一个漫长的过程。因此我们可以在结果很满意的时候保存训练模型的参数，以便下次在训练的时候可以直接在该模型的基础上开始。这个过程就
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2023-09-03 01:44:41
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