选自Medium作者：Victor Sanh机器之心编译参与：魔王
过去一段时间，大模型层出不穷。在大家纷纷感叹「大力出奇迹」的时候，作为调用预训练语言模型最流行的库，HuggingFace 尝试用更少的参数量、更少的训练资源实现同等的性能，于是知识蒸馏版 BERT——DistilBERT 应运而生！
近日，HuggingFace 发布了 NLP transformer 模型——Dist
bert微调步骤：首先从主函数开刀：copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py先看主函数：if __name__ == "__main__":
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2023-11-26 12:21:22
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在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型，是为了我们进行微调使用的。1 什么是微调针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？ 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。 PyTorch里面提供的经典的网络模型都
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2024-01-25 22:44:34
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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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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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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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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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# 使用PyTorch微调CLIP模型的指南
近年来，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型因其在图像和文本相似性匹配方面的出色表现而受到广泛关注。对于刚入行的小白来说，理解如何在PyTorch中微调CLIP模型是一项重要技能。本篇文章将一步一步地引导你完成这一过程，并配以相应的代码示例和流程图。
## 微调的流程
首先，让我们概述实现微
# PyTorch微调与冻结模型参数的入门指南
在深度学习中，微调模型是实现特定任务（如图像分类、目标检测等）的重要方式。通过在已有的预训练模型基础上进行微调和参数冻结，我们可以加速训练并提高模型效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现模型微调与冻结参数，并提供具体的代码示例和详解。
## 流程概述
以下是实现PyTorch微调和冻结的基本流程：
| 步骤 | 描
问题阅读正文之前尝试回答以下问题，如果能准确回答，这篇文章不适合你；如果不是，可参考下文。为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与模型复杂度的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？偏差、方差和K折交叉验证的关系？如何解决偏差、方差问题？本文主要参考知乎文章，如有
# 使用transformer进行微调（Fine-tuning）在PyTorch中的实现
Transformer 模型是一种强大的深度学习模型，广泛用于自然语言处理和其他序列建模任务。在实际应用中，通常需要对预训练的Transformer模型进行微调以适应特定任务。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中实现对Transformer模型的微调。
## 准备工作
在开始微调之前，我们首先需要
原创
2024-06-13 06:50:36
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# 深入理解 BERT 微调：PyTorch 实现指南
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的语言表示模型，因其预测语言上下文的能力，在多个自然语言处理任务中取得了显著的成绩。在这篇文章中，我们将一起走过使用PyTorch对BERT进行微调的全过程。
## 流程概
# 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微调Mask R-CNN：全面指南
## 一、引言
Mask R-CNN是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型，在计算机视觉领域得到了广泛的应用。PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架，使得微调（fine-tuning）模型变得更加简单直观。本文将详细介绍如何使用PyTorch微调Mask R-CNN，并附有示例代码。
## 二、环境准备
首先，确保你的系统中已经
原创
2024-09-04 05:49:44
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目录1 背景2 深度可分离卷积2.2 一般卷积计算量2.2 深度可分离卷积计算量2.3 网络结构3 PyTorch实现本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构，所以本着本系列是给“小白”初学者学习的，所以这一课先讲解MobileNet，然后下一课讲解SENet，然后再下一课讲解Efficien
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2024-07-11 14:25:37
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目录指导假设1.选择模型架构2.选择优化器3.选择批量大小为什么不应该调整批量大小来直接提高验证集性能？确定可行的批处理大小并估算训练吞吐量更改批处理大小通常需要重新调整大多数超参数模型调优的基本策略选择初始配置增量调整策略探索与利用 指导假设已经完成了足够的问题形成、数据清洗等基本工作，因此花费时间在模型架构和训练配置上是有意义的。已经设置了一个管道来进行训练和评估，而且很容易执行各种感兴趣模
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2023-08-11 10:17:23
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1 简介 有关BERT的知识点可以参考如下链接 ，这里使用官方预训练好的BERT模型，在SQuAD v1.1上进行微调。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding_SU_ZCS的博客 &nb
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2024-08-16 20:50:06
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在开始一个新的机器学习项目时，难免要重新编写训练循环，加载模型，分布式训练……然后在Debug的深渊里看着时间哗哗流逝，而自己离项目核心还有十万八千里。虽然这世上已经有了神器Keras，能用几条语句就轻松组建一个神经网络，但一想到它是站在Tensorflow的肩膀上，就让人不禁想起江湖中的那句传说：PyTorch 真香！那么为什么不做一个PyTorch上的Keras呢？来自Facebook的Wil
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2024-06-22 11:46:57
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