在为这个令人惊叹的facebookresearch / PyTorch-BigGraph项目及其不可能的应用程序接口而苦苦挣扎之后，我设法掌握了如何运行它(多亏了stand alone simpleexample) 我的系统限制不允许我训练所有边的密集(嵌入)表示，我需要不时地上传过去的嵌入并使用新边和现有节点训练模型，请注意，过去和新
浏览 40提问于2020-10-22得票数 7
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我已经用了相当长一段时间了，用PyTorch实现谷歌的 by 来制作1.0数据集。直到最后一次(11月至2月)，我一直在使用库，并获得了一个F分数 of 0.81为我的命名实体识别任务，通过微调模型。但是本周，当我运行之前编译和运行的相同代码时，它在执行以下语句时抛出了一个错误：
完整
浏览 0提问于2019-02-25得票数 5
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我试图只使用预先训练过的火炬视觉中的某些层，更快-RCNN网络初始化为：通向这让我感到困惑，因为我曾经像过去那样修改过其他PyTorch
浏览 0提问于2019-06-04得票数 2
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当我运行这个命令时，我可以看到我下载了模型。那么，这些下载的模型/数据/令牌器存储在我的机器中的什么地方？
谢谢！
浏览 12提问于2020-12-26得票数 0
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我正在关注这个博客，想在onnx运行时运行pytorch模型。在这里，在示例中，它给出了一个预训练权重，以及如何从本地磁盘加载预训练权重的URL。# Load pretrained model weights
model_url = 'https://s3.amazonaws.com/pytorch/test_data/export/superre
浏览 16提问于2021-05-17得票数 0
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张量流或角的特征可视化很容易，可以在这里找到。或我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。
简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何获得输入图像的激活
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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在pytorch中，我想使用预先训练的模型并训练我的模型来向模型结果中添加一个增量，即： input------------- (my model) --------- Δresult --+-- final_result
用load_state_dict加载预训练模型<
浏览 9提问于2021-12-07得票数 1
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使用固定权重构建卷积层很简单，只需将权重内核传递给conv2d()即可。并且可以方便地加载预先训练好的模型，如VGG19。但我发现使用pytorch不是这样的，因为conv2d()不接受显式的内核，而是接受内核大小。所以我想知道，我们是否可以通过简单地将权重传递给像conv2d()这样的方法来重用VGG19中的权重。
浏览 4提问于2017-09-18得票数 1
我使用“简单转换器”库预训练了新数据的RoBERTa模型：
OUTPUT_DIR我需要像上面一样创建相同的模型并对其进行预训练，但是使用‘PyTorch库，而不是使用’简单转换器库。有什么方法可以使它像上面的代码那样简单吗？我已经加载了预先训练过的模
浏览 0提问于2022-05-23得票数 0
我目前正在尝试在我的模型中使用预先训练好的DenseNet。然而，目前我正在使用此代码将预训练的Densenet加载到我的模型中，并将其用作“特征提取”模型。这是init函数中的代码 base_model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'densenet121'
浏览 251提问于2021-10-23得票数 0
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我有兴趣使用AWS Sagemaker built-in algorithms (或预先训练的模型)而不调用Estimator类，就像我在本地使用tensorflow或scikit-learn 一样。我已经发现了这一点，但它使用估计类来进行培训：
有什么办法吗?还是每次我都要给估计课打电话？
浏览 2提问于2022-11-11得票数 1
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我正在处理一个使用图形数据的节点分类问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如，忽略图形结构)，我使用了PyTorch对节点进行分类，并使用PyTorch几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行分类。是否可以将PyTorch中的模型作为PyTorch几何中的最后一层？我对这将如何工作感到有点困惑，因为对to
浏览 0提问于2022-12-16得票数 1
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我正在使用Python3.7和PyTorch 1.0开发一个人脸识别系统。我想使用VGGFace2 Resnet50预训练模型，如描述的作为一个特征提取器。我已经下载了模型和重量。如自述项目所述，我运行以下代码：model = torch.load('resnet5
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
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我正在使用Torch7库来实现神经网络。大多数情况下，我依赖于预先训练好的模型。在Lua中，我使用torch.load函数来加载一个保存为torch .t7文件的模型。我对切换到PyTorch( )很好奇，所以我阅读了相关文档。我找不到任何关于加载预训练模型的机制的信息。我能找到的唯一相关信息是这个页面：
但是页面中描述的函数torch.load
浏览 4提问于2017-01-25得票数 8
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我正在尝试将权重从一个预先训练的模型逐层复制到另一个结构完全相似的模型中。原始模型在二值图像分类问题上的准确率为94%，但目标模型无法预测，导致整个测试集仅预测一个类别。例如，我使用这段代码手动将权重从预训练模型的词干复制到目标的词干： modelmix.stem[0].weight = modelSep.stem[0].weightmodelmix.
浏览 283提问于2020-06-23得票数 0
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当将PyTorch代码/模型移植到SageMaker时，我们应该使用哪一个：
PyTorch培训工具包 (https://github.com/aws/sagemaker-pytorch-training-toolkit使用这些工具包有什么不同？
浏览 9提问于2022-09-12得票数 0
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我正在尝试让pytorch模型运行在句子分类任务上。在处理医学笔记时，我使用的是ClinicalBert (https://github.com/kexinhuang12345/clinicalBERT)，并希望使用其预先训练好的权重。如何从ClinicalBert模型加载预训练的Bert权重，而不加载分类权重？我目前尝试替换pytorch_pretraine
浏览 94提问于2020-04-14得票数 6
请注意，我的地面实况/标签只有3个值: 0，1和2。我的输入图片是灰色的，但对于DeepLab，我将其转换为RGB图片，因为DeepLab是在RGB图片上训练的。但我转换后的图片仍然不包含颜色。 对于这项任务，我选择了一个名为DeepLab V3+的语义分割网络，在Keras中使用TensorFlow作为后端。我想用我的近3000张图片来训练神经网络。从Keras网站上，我知道了如何使用
浏览 83提问于2019-02-21得票数 6
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当使用来自pytorch的预训练BERT嵌入(然后进行微调)时，是否应该像在任何标准NLP任务中一样对输入到模型中的文本数据进行预处理？
浏览 3提问于2020-09-20得票数 4
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