我希望通过重复使用具有相同超参数的CNN，特别是初始化，来重复一系列图像分类实验。那么，如果我在实例化一个模型之后保存它，并在训练它之前保存它，这是否也保存了初始化，以便我稍后重新加载它并使用不同的数据集和标签进行训练，它是否使用与我使用第一个数据集/分类标签训练的第一个模型相同的超参数和初始化来启动这个新模型我目前使用的是fastai，当然，它是一个构建在Pythorch之上的库/API集，但我
浏览 15提问于2019-05-21得票数 0
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我想为我的文本语料库训练我自己的Word2Vec模型。我可以从TensorFlow的教程中得到代码。我不知道的是如何保存这个模型，以便以后用于CNN文本分类？我应该用泡菜保存它，然后稍后再读吗？
浏览 1提问于2016-07-24得票数 1
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我只训练了一个时代的CNN模型，数据很少。我使用Keras2.05。模型保存到一个然后</e
浏览 5提问于2017-08-24得票数 5
我使用MNIST数据集训练了一个CNN模型，现在想要预测图像的分类，其中包含一个数字3。但是当我尝试使用CNN进行预测时，pytorch给了我这个错误：下面是我写的内容：img = sci
浏览 9提问于2018-01-24得票数 3
由于H2o模型只能使用与其保存的主要版本相同的h2o进行重用，另一种方法是将模型保存为MOJO/POJO格式。有没有办法可以从python代码重用/加载这些保存的模型。或者，在升级H2O版本时，是否有任何方法保留该模型以供进一步开发？
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
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我实例化了我的模型并保存在目录中net1=LSTM_net(input_size=512,hidden_size=512, output_size=101,cnn_net=resnet)torch.save(net1.state_dict(), MODELS_PATH_SPATIAL)model_save_name = 'ne
浏览 7提问于2020-08-27得票数 0
，然后再用于测试。所以：
train_predictions, model_layers_name_shape = simpler_CNN(images_train, my_initializer, phase_train另一方面，当涉及到从给定测试数据集的模型中提取某些特征时，tensorflow将要求我初始化训练迭代器，因为它假设我是在输入训练数据集(考虑到我是如何创建模型的“，即我已经将训练图像作为输入传递给模型，在模型中重用是假的”)。此外，如
浏览 1提问于2018-10-31得票数 0
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我在凯拉斯为CNN做了一个模型。我想保存这个模型，并将这个经过训练的模型用于转移学习，作为一个预先训练的模型。我不明白怎样才是正确的方法来保存这个模型，以便将它用于转移学习。同样，如何在Keras中加载经过预先训练的模型，以便在加载之前的模型后添加一些层。，这是我构建的模型
model_cnn = Sequential() # initilaizing the Seque
浏览 2提问于2021-06-30得票数 0
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format(self.checkpoint_dir, self.test_fold))
for i in range(CV_SIZE): cnn.train()
折叠0保存的型号大小约为2M。
浏览 4提问于2016-03-29得票数 0
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我正在尝试在Keras中微调和保存模型并加载它，但我得到了这个错误：我想要加载模型，但无法加载，因为这个错误。有人能帮上忙吗？
浏览 0提问于2018-07-27得票数 6
我有一个python脚本，它训练然后测试CNN模型。()}保存后，我立即通过使用函数加载模型：然后，通过以下方法加载模型权重/参数：
model_load.load_state_dict(tor
浏览 11提问于2022-03-01得票数 2
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我目前正在尝试创建多个模型来重用某些层，包括它们的权重。为此，我创建了一个列表表来初始化这些层，然后在创建每个单独的模型时调用它们。Conv2D(self.out_filters, (5, 5), padding='same', kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))现在我的问题是
浏览 0提问于2018-09-04得票数 2
但是，如果不使用视图保持模式，我就无法继续下去，因为我在每个列表中都在运行计数，没有它就会变得不稳定。也许这是个简单的解决办法。提前谢谢。public View getGroupView(int groupPosition, final boolean isExpanded, View convertView, final ViewGroup parent) {
LayoutInflater infalInflate
浏览 1提问于2016-06-05得票数 1
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我想在不同的数据集上训练cnn，并比较预测精度和cnn训练时间。对于每个数据集，我需要训练几次CNN，然后选择性能最好的那个。我的第一个问题是，为什么我们需要训练几次CNN？一次训练后的模型是否保留了先前训练的权重或任何信息，或者每次训练都是独立的？
我的第二个问题是，当我们比较CNN之间的训练时间时，我们是否应该在获得最佳模型之前也比较我们需要的训练迭代次数？下面是一个例子，我对一个模型(Cnn)
浏览 1提问于2021-02-05得票数 0
我正在做一个CNN项目，对玉米病害图像进行分类(4类)，它使用VGG16作为它的基本模型。我创造并保存了模型。现在，是否可以利用该模型作为另一项转移学习任务的基础，对棉花叶病图像(4类)进行分类，同时保留从玉米病害图像和棉花叶病图像中获得的知识？如果是这样，我应该如何修改玉米病害模型。这是我的代码，棉花CNN使用玉米植株模型为基础。我尝试了最后两层(输出层和密集层)，然后添加了新的密集层，然后输出层
浏览 0提问于2022-04-03得票数 0
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JSON由服务器保存在span内。当我单击操作按钮时，它将获取JSON并将其解析为对象。不幸的是，我得到了一个异常。<button id="btn">Action</button> <span id="content">{"test" : "<a href=\"http://cnn.com\">CNN<
浏览 0提问于2016-09-29得票数 1
我检查了tensorflow API，如果没有，var_list默认为所有可保存对象的列表。我想知道所有可保存的对象是什么意思？tf.global_variables？这是我的图表，我发现列车和损失节点存在，所以我要保存列车和损失节点吗？我只想节省模型的重量……
浏览 3提问于2018-11-07得票数 0
有很长一段时间，我不明白为什么我的模型不能像其他开源解决方案那样快速地收敛。最后，它归结为这个单一的权值初始化(在PyTorch)为CNN：然后应用到每一层。换句话说，神经网络必须进行正交初始化。一旦我添加了这个，我的模型就会像预期的那样收敛
浏览 0提问于2019-12-16得票数 3
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假设我有类似于这样的模型：
...super(Z, self).save(*args, **kwargs) self.y.save()
换句话说，如果保存了Z对象，则会更新和保存其引用的Y对象，而后者又会保存其引用的X对象。现在，从代码中可以清楚地看到，复杂的保存过程完全存储在模型<
浏览 1提问于2019-08-12得票数 1
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