首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Tensorflow加载训练模型特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练模型,已经将训练模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作,即训练模型与当前网络结构命名完全一致。...本文介绍一些不常规操作: 如何只加载部分参数? 如何从两个模型中加载不同部分参数? 当训练模型命名与当前定义网络中参数命名不一致该怎么办?...如果需要从两个不同训练模型中加载不同部分参数,例如,网络中前半部分用一个训练模型参数,后半部分用另一个训练模型参数,示例代码如下: import tensorflow as tf def...举个例子,例如,训练模型所有的参数有个前缀name_1,现在定义网络结构中参数以name_2作为前缀。...如果不知道训练ckpt中参数名称,可以使用如下代码打印: for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)

2.2K271
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Huggingface 训练模型权重下载问题

文章转自Hugging face训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP公司,拥有一个开源训练模型库Transformers ,里面囊括了非常多模型例如...使用模型 首先需要安装transformers库,使用以下命令安装: pip install transformers 接下来在代码中调用AutoTokenizer.from_pretrained和AutoModel.from_pretrained...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 运行后系统会自动下载相关模型文件并存放在电脑中...使用Windows模型保存路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下,根据模型不同下载东西也不相同 使用Linux模型保存路径在~/.cache...存在问题 这些前提是你电脑有网络可以直接使用代码下载相应模型文件,但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。

8.6K20

tensorflow 2.0+ 训练BERT模型文本分类

然后,我们将演示训练BERT模型在文本分类任务微调过程,这里运用TensorFlow 2.0+ Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本类别问题。...Tokenizer 官方 BERT 语言模型使用切片词汇训练使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列段嵌入, 例如问答系统。...使用transformers库,我们首先加载要使用模型标记器。然后,我们将按如下方式进行: ? ? 在实际编码中,我们将只使用encode_plus函数,它为我们完成所有这些步骤 ?...微调(Fine-tuning) 一旦我们自己训练模型,或者加载了已训练模型(例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese),我们就可以开始对下游任务(如问题解答或文本分类...所以保存训练模型,然后微调一个特定数据集非常有用。与训练不同,微调不需要太多计算能力,即使在单个 GPU 上,也可以在几个小时内完成微调过程。

2.3K40

资源 | TensorFlow推出新工具Seedbank:即刻使用训练模型

今天,TensorFlow 推出 Seedbank,这是一个发现交互式机器学习示例地方,你可以直接从浏览器运行,无需其他设置。...每个示例都是启发你一颗小种子,你可以对其进行编辑、扩展,甚至将其融入自己项目和想法中,例如数据分析问题、艺术项目等等。 ?...Colaboratory 是谷歌 Jupyter notebook 环境,允许用户使用谷歌提供免费 GPU 通过浏览器直接运行代码,无需任何设置。...TF Hub 还提供多种可直接应用训练机器学习模块,它们通常具备 Colab notebook 来说明如何应用,使操作更加简单。 ?...但最好一点是 Colab 可以让你编辑 notebook、将副本保存到 Google Drive,并与朋友或在社交媒体上共享那些衍生品,以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断。

90610

浅谈Tensorflow加载Vgg训练模型几个注意事项

Tensorflow加载Vgg训练模型。...uint8数据范围在(0, 255)中,正好符合图片像素范围(0, 255)。但是,保存在本地Vgg19训练模型数据接口为float,所以才造成了本文开头Bug。...保存图片到本地 在加载图片时候,为了使用保存在本地训练Vgg19模型,我们需要将读取图片由uint8格式转换成float格式。...左边是原图,右边是转换为float格式图片,可见将图片转换为float格式,虽然数值没有造成太大影响,但是若想将图片保存到本地就会出现问题。...以上这篇浅谈Tensorflow加载Vgg训练模型几个注意事项就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

1.6K10

请谨慎使用训练深度学习模型

利用训练模型有几个重要好处: 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)模型性能 不需要太多标签数据 迁移学习、预测和特征提取通用用例 NLP领域进步也鼓励使用训练语言模型,如GPT和GPT...了解(并信任)这些基准测试非常重要,因为它们允许你根据要使用框架做出明智决策,并且通常用作研究和实现基线。 那么,当你利用这些预先训练模型,需要注意什么呢?...使用训练模型注意事项 1、你任务有多相似?你数据有多相似? 对于你新x射线数据集,你使用Keras Xception模型,你是不是期望0.945验证精度?...在实践中,你应该保持训练参数不变(即,使用训练模型作为特征提取器),或者用一个相当小学习率来调整它们,以便不忘记原始模型所有内容。...Keras当前实现问题是,当冻结批处理规范化(BN)层,它在训练期间还是会继续使用mini-batch统计信息。我认为当BN被冻结,更好方法是使用它在训练中学习到移动平均值和方差。为什么?

1.5K10

基于tensorflow 1.x bert系列训练模型工具

tfbert 基于tensorflow 1.x bert系列训练模型工具 支持多GPU训练,支持梯度累积,支持pb模型导出,自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合,可以灵活训练、验证、测试,在训练阶段也可以使用验证集测试模型,并根据验证结果保存参数。...内置有自定义Trainer,像pytorch一样使用tensorflow1.14,具体使用下边会介绍。 目前内置 文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试,最好使用1.14及以上版本,因为内部tf导包都是用 import tensorflow.compat.v1...as tf 使用说明 Config 和 Tokenizer 使用方法和transformers一样 多卡运行方式,需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,内置trainer会读取参数

99430

JavaScript 使用 for 循环出现问题

这个问题讨论最初来自公司内部邮件,我只是把这个问题讨论内容记录下来。...有一些项目组在定位问题时候发现,在使用 “for(x in array)” 这样写法时候,在 IE 浏览器下,x 出现了非预期值。...如果自定义了 Array.prototype.indexOf 方法(譬如源于某 prototype 污染),也许是因为老版本 IE 浏览器并不支持 array.indexOf 方法,而开发者又很想用,那么这样浏览器可能会出现这样问题...<length;i++) 类似这样循环问题,因为 JavaScript 没有代码块级别的变量,所以这里 i 访问权限其实是所在方法。...使用 JavaScript 1.7 中引入 “let”可以解决这个问题,使 i 成为真正代码块级别的变量: for(let i =0; i < a.length; i++) 最后,在 Google

3.9K10

使用TensorFlow训练WDL模型性能问题定位与调优

TensorFlow完全开源,所以很多公司都在使用,但是美团点评在使用分布式TensorFlow训练WDL模型,发现训练速度很慢,难以满足业务需求。...经过对TensorFlow框架和Hadoop分析定位,发现在数据输入、集群网络和计算内存分配等层面出现性能瓶颈。...PS、Worker运行时管理和状态同步 History Server:管理TensorFlow训练生成日志 AFO Client:用户客户端 WDL模型 在推荐系统、CTR预估场景中,训练样本数据一般是查询...性能瓶颈分析与调优 在使用TensorFlow训练WDL模型,我们主要发现3个性能问题: 每轮训练,输入数据环节耗时过多,超过60%时间用于读取数据。...WDL算法,发现一个奇怪现象:WDL算法在AFO上性能只有手动分布式1/4。

2.8K101

TensorFlow使用迁移学习训练自己模型

最近在研究tensorflow迁移学习,网上看了不少文章,奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行,下面给出使用迁移学习训练自己图像分类及预测问题全部操作和代码,希望能帮到刚入门同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型,可以将别人训练模型用自己模型上 即不修改bottleneck层之前参数,只需要训练最后一层全连接层就可以了。...我们就以最经典猫狗分类来示范,使用是Google提供inception v3模型。...如果你路径都没有问题,按下回车就可以训练模型 ?...img 可以看到训练简单猫猫狗狗还剩很轻松,正确率100% 然后可以在cmd中使用以下命令打开tensorboard来查看你模型,xxxx是你路径 tensorboard--logdir=C:/xxxx

2.1K30

使用TensorFlow训练图像分类模型指南

转载自:51CTO技术栈原文地址:使用TensorFlow训练图像分类模型指南众所周知,人类在很小时候就学会了识别和标记自己所看到事物。...下面,我将和您共同探讨计算机视觉(Computer Vision)一种应用——图像分类,并逐步展示如何使用TensorFlow,在小型图像数据集上进行模型训练。...01  数据集和目标在本示例中,我们将使用MNIST数据集从0到9数字图像。其形态如下图所示:我们训练模型目的是为了将图像分类到其各自标签下,即:它们在上图中各自对应数字处。...它是神经网络隐藏层中最常用激活函数之一。然后,我们使用Dropout方法添加Dropout层。它将被用于在训练神经网络,避免出现过拟合(overfitting)。...毕竟,过度拟合模型倾向于准确地记住训练集,并且无法泛化那些不可见(unseen)数据集。输出层是我们网络中最后一层,它是使用Dense() 方法来定义

98501

tensorflow Object Detection API使用训练模型mask r-cnn实现对象检测

Mask R-CNN模型下载 Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来新网络模型,在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI像素级别分割。...关于Mask R-CNN模型本身介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了,论文也是到处可以看到。...这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用训练Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多训练网络模型,提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用,首先需要下载Mask R-CNN网络模型,这个在tensorflow...modelsgithub上面有详细解释与model zoo页面介绍, tensorflow modelsgithub主页地址如下: https://github.com/tensorflow/

5.6K30

MobileNet V1官方训练模型使用

/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1训练模型 MobileNet V1训练模型文在如下地址中下载...V1官方训练模型,官方提供了不同输入尺寸和不同网络中通道数多个模型,并且提供了每个模型对应精度。...可以根据实际需要下载对应模型,如下图所示。...[MobileNet V1不同输入和不同通道数官方训练模型] 这里以选择MobileNet_v1_1.0_192为例,表示网络中所有卷积后通道数为标准通道数(即1.0倍),输入图像尺寸为192X192...构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构 在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后,使用其中mobilenet_v1函数构建网络结构静态图,如下代码所示。

3.3K20

图像训练模型起源解说和使用示例

ImageNet 训练模型 迁移学习(热门话题) 使用训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 起源 在 2000 年代初期,大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题模型算法,...它们被称为训练模型,因为其他研究人员可以使用它们来解决类似的问题。 下面让我描述一些训练模型示例。 LeNet-5 (1989):经典 CNN 框架 LeNet-5 是最早卷积神经网络。...当我们遇到新任务,我们会识别并应用以前学习经验中相关知识。迁移学习技术是一项伟大发明。它“转移”在先前模型中学习知识,以改进当前模型学习。 考虑任何具有数百万个参数训练模型。...使用训练模型识别未知图像 在本节中,将展示如何使用 VGG-16 训练模型来识别图像,包括 (i) 如何加载图像,(ii) 如何格式化训练模型所需图像,以及 (iii) 如何应用训练模型。...PyTorch 或 TensorFlow 都非常适合 GPU 计算。 PyTorch 在其库中包含了许多训练模型。从这个长长 Pytorch 模型列表中选择一个训练模型

52320

图像训练模型起源解说和使用示例

ImageNet 训练模型 迁移学习(热门话题) 使用训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 起源 在 2000 年代初期,大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题模型算法,...它们被称为训练模型,因为其他研究人员可以使用它们来解决类似的问题。 下面让我描述一些训练模型示例。 LeNet-5 (1989):经典 CNN 框架 LeNet-5 是最早卷积神经网络。...当我们遇到新任务,我们会识别并应用以前学习经验中相关知识。迁移学习技术是一项伟大发明。它“转移”在先前模型中学习知识,以改进当前模型学习。 考虑任何具有数百万个参数训练模型。...使用训练模型识别未知图像 在本节中,将展示如何使用 VGG-16 训练模型来识别图像,包括 (i) 如何加载图像,(ii) 如何格式化训练模型所需图像,以及 (iii) 如何应用训练模型。...PyTorch 或 TensorFlow 都非常适合 GPU 计算。 PyTorch 在其库中包含了许多训练模型。从这个长长 Pytorch 模型列表中选择一个训练模型

75750

浏览器中机器学习:使用训练模型

在上一篇文章《浏览器中手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意是,这个训练过程是在浏览器中完成使用是客户端资源。...虽然TensorFlow.js愿景是机器学习无处不在,即使是在手机、嵌入式设备上,只要运行有浏览器,都可以训练人工智能模型,但是考虑到手机、嵌入式设备有限计算能力(虽然手机性能不断飞跃),复杂的人工智能模型还是交给更为强大服务器来训练比较合适...这个问题其实和TensorFlow Lite类似,我们可以在服务器端训练,在手机上使用训练模型进行推导,通常推导并不需要那么强大计算能力。...在本文,我们将探索如何在TensorFlow.js中加载训练机器学习模型,完成图片分类任务。...这个示例写比较简单,从浏览器控制台输出log,显示结果,在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看: 加载json格式MobileNets模型 使用封装好JS对象确实方便,但使用自己训练模型

1.2K20

使用Keras训练模型进行目标类别预测详解

前言 最近开始学习深度学习相关内容,各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本理解。参考Keras官方文档自己做一个使用application小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大分类。...使用ImageNet数据集 model = ResNet50(weights=’imagenet’) 定义一个函数读取图片文件并处理。...这里需要安装PLI库。...补充知识:模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下: ?...检查代码没什么问题,分析应该是陷入了局部最优,把学习率调低一点就好了,从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras训练模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考

1.5K31
领券