大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases...，很多时候，我们希望使用一些已经训练好的模型，如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存 如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases...，很多时候，我们希望使用一些已经训练好的模型，如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存 如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import
很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数，比如说：风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢？Vgg文件的参数到底有何意义呢？...加载后的模型该如何使用呢？ 本文将以Vgg19为例子，详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。...预训练模型的文件地址 # 读取Vgg19文件 data = scipy.io.loadmat(data_path) # 打印Vgg19的数据类型及其组成 print("type: ", type(data..., 512) dtype=float32 } 本文提供的测试代码是完成正确的，已经避免了很多使用Vgg19预训练模型的坑操作，比如：给图片添加维度，转换读取图片的的格式等，为什么这么做的详细原因可参考我的另一篇博客...：Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 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？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果从头训练显然没有finetune收敛速度快，但是模型又没法全部加载。此时，只需将未修改部分参数加载到当前网络即可。...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。
文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，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。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
在专题上一期推送【萌芽时代】里，我们介绍了预训练语言模型思想的萌芽。今天我们推出的这篇推送， 将继续为大家介绍预训练语言模型是如何进一步发展和演进的。...从2016年后，大多数研究都开始重视长时的上下文语义在embeddings中所起作用和语言模型在大规模语料上提前预训练这两个核心观点。...这样的话，同样是苹果这个词，在 “我今天买了一斤苹果和香蕉” 中和在 “我的苹果手机是去年刚买的” 这两句话中出现，它的词向量就还是一样的。...证明了预训练的过程直接提高了seq2seq模型的泛化能力，再次提出了预训练的重要性和通用性。...图2为预训练seq2seq模型的结构，红色为encoder部分，蓝色为decoder部分，所有方框内参数均为语言模型预训练的，而方框外的参数为随机初始化。
在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。...加载所有预训练模型的层 若想把xeption的所有层应用在训练自己的数据，并改变分类数。...（1）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较高时。例如待训练数据集中数据存在于预训练模型中时，不需要重新训练模型，只需要修改最后一层输出层即可。...（2）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较小时。可以冻结模型的前k层，重新模型的后n-k层。冻结模型的前k层，用于弥补数据集较小的问题。...采用预训练模型不会有太大的效果，可以使用预训练模型或者不使用预训练模型，然后进行重新训练。 以上这篇Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
) net = vgg19.feed_forward(image_expand_dim, 'vgg19') print(net) 上述代码是加载Vgg19预训练模型，并传入图片得到所有层的特征图，具体的代码实现和原理讲解可参考我的另一篇博客...：Tensorflow加载Vgg预训练模型。...uint8数据的范围在(0, 255)中，正好符合图片的像素范围(0, 255)。但是，保存在本地的Vgg19预训练模型的数据接口为float，所以才造成了本文开头的Bug。...保存图片到本地 在加载图片的时候，为了使用保存在本地的预训练Vgg19模型，我们需要将读取的图片由uint8格式转换成float格式。...以上这篇浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
问题如下图所示：?2. 损失为nan的原因1. 学习率过大，导致当然还有其他原因，目前可以参考警惕！损失Loss为Nan或者超级大的原因3....解决方式降低学习率解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致，修改一致即可解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。 对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...Evaluation(评估) 让我们看看如何构建一个有用的compute_metrics()函数并在下次训练时使用它。...我们可以像加载数据集一样轻松地加载与 MRPC 数据集关联的指标，这次使用evaluate.load() 函数。...TrainingArguments，其评估策略设置为“epoch”和一个新模型 - 否则，我们将继续训练已经训练过的模型。
针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异： 为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...这一适应过程显着增强了模型的性能和精度，充分释放了 NLP 模型的潜力。 ❝在处理大型预训练 NLP 模型时，建议首先部署基本模型，并仅在其性能无法满足当前特定问题时才考虑进行微调。...数据概览 为了使用此方法对预训练的 NLP 模型进行微调，训练数据应由文本字符串对组成，并附有它们之间的相似度分数。...这些分数确保当模型根据我们特定于上下文的训练数据进行微调时，它保持一定程度的通用性。
初进页面 如果网速不好会出现 vue的语法模版显示 bug.png bug问题出现的原因 vue的文件还未加载或还在加载中就会出现vue源码 我们可以使用 v-cloak 指令来解决这一问题。
「XLNET」——针对BERT的在nlg上的问题，XLNet 在预训练permutate token的顺序，把尾部一定量的词mask掉，然后再用Autoregressive（上一时刻的输出作为下一时刻的输入...5.1 多语言 基于多语言的预训练模型，跟单语言的区别在于，学习任务的设计，对平行语料的利用，以及生成式预训练模型。...但这也说明预训练模型有over-parameterized的问题。 「模型剪枝」——预训练模型会不会有一些useless的部分呢？...解释和理论分析 这一块其实蛮有意思的，四个部分。预训练模型学了什么，预训练模型的鲁棒性，structural sparsity/modularity，以及预训练模型的理论分析。...以及low levels of pruning也不会影响下游task的效果。 7.3 预训练模型的理论分析 为何预训练有效果？
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch的网络结构模型...，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）对一些指定的key...值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
BART 使用基于 Transformer 的标准神经机器翻译架构，可泛化 BERT（具备双向编码器）、GPT（具备从左至右的解码器）等近期出现的预训练模型，尽管它非常简洁。...在提供同等的训练资源时，BART 可在 GLUE 和 SQuAD 数据集上实现与 RoBERTa 相当的性能，并在抽象对话、问答和文本摘要等任务中获得新的当前最优结果，在 XSum 数据集上的性能比之前研究提升了...图 3：a：要想使用 BART 解决分类问题，编码器和解码器的输入要相同，使用最终输出的表征。b：对于机器翻译任务，研究人员训练一个额外的小型编码器来替换 BART 中的词嵌入。...新编码器可使用不同的词汇。 结果 ? 表 1：预训练目标对比。所有模型的训练数据都是书籍和维基百科数据。 ? 表 2：大模型在 SQuAD 和 GLUE 任务上的结果。...BART 使用单语英文预训练，性能优于强大的回译基线模型。 The End
0 引言 虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据，而标记样本需要消耗大量的人力资源，为了解决这样的问题，一些学者开始研究Graph...这篇博文将向大家介绍图上的预训练模型，来自论文Pre-Training Graph Neural Networks for Generic Structural Feature Extraction 重点讨论下面两个问题...设置哪几种预训练任务比较合理？ 1 预训练介绍 本节将向大家介绍什么是模型的预训练。对于一般的模型，如果我们有充足的数据和标签，我们可以通过有监督学习得到非常好的结果。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...Research Questions and Discussion 作者总结了几个希望本文能够解决的几个问题： （1）pre-train给卷积模型带来的收益和Transformer相比怎样？...卷机模型 （2）卷积模型如果通过预训练或者其他方式是否能够和Transformer模型对抗，什么情况下卷积模型表现好？...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？
本文特别介绍将于12月10日举行的【预训练大模型】技术论坛。 近年来，大规模预训练模型以强大的研究基础性、技术通用性、应用泛化性，得到产学研各方的高度关注。...阿里巴巴达摩院研发了超大规模中文多模态预训练模型体系“通义”，并陆续推出了百亿、千亿、万亿和十万亿参数规模的预训练模型，实现了高效低碳的预训练，推动预训练基础模型的产业化应用。...当前大规模预训练模型在一些知识相关的任务上展现了惊人的效果，大模型是否可以替代人类认知的知识？大模型与知识计算之间的关系是什么？本报告将从技术层面对上述问题进行讨论分析。...在此基础上，还有很多问题有待进一步探讨和解决，比如多模态图文信息的融合，基于预训练模型得到的知识表示（“embedding”）如何和显性的知识（比如知识图谱，规则等）相结合，如何从通用模型向领域模型和行业模型拓展...报告题目：GLM-130B: 开源的中英双语千亿预训练模型及其低资源应用 GLM-130B 是一个开源开放的中英双语双向稠密预训练模型，拥有 1300 亿参数，模型架构采用通用语言模型GLM。
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface
毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？ 预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？
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