预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。 尽管文本引导图像生成提供了一定程度的控制，但获得具有预定构图的图像通常很棘手，即使有大量提示也是如此。...该代码基于 Hugging Face 扩散器库中包含的稳定扩散管道，但它仅实现了其功能所需的部分，以使其更简单、更易于阅读。 Diffusion 模型 在本节中，我将回顾有关扩散模型的一些基本事实。...例如，这可以通过训练神经网络来预测在该步骤中添加的噪声并从噪声图像中减去它来完成。...遵循此过程，在特定掩模指定的区域中，潜在向量将遵循相应局部提示引导的扩散过程的轨迹。在预测噪声之前，在每一步将潜在向量组合在一起，确保生成图像的全局内聚性以及不同屏蔽区域之间的平滑过渡。...这样，由于布局通常是在扩散过程的早期确定的，因此可以获得与指定蒙版的更好匹配，因为模型最初可以仅关注蒙版区域来描绘提示。 实例 在本节中，我将展示该方法的一些应用。
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。
前段时间逛GitHub看到FFCV这个库，该库主要是优化数据加载过程来提升整体训练速度。...一方面自己是搞框架的，数据加载优化是其中一部分重头戏；另一方面是PyTorch的数据加载速度也被诟病很久，毕竟面对的是研究人员，大部分人都是直接opencv, PIL一把梭哈数据预处理，我也很好奇如果好好写这部分能对...fast_math默认开启，在一些浮点数的情形下可能会出现与普通计算不一致的情况（来自多年Loss对齐的惨痛教训） 然后我们看下 pipeline 主体代码，这是数据预处理的流水线，主要操作是： 解析流水线...设计，FFCV这里借助了numba的jit特性，免去了大部分算子开发，只用JIT的特性就获取高性能，并且也易于用户在python端自定义拓展数据预处理操作。...', 'output = table[input * 3 + i % 3];') 其中input是输入像素值，i是index，这里对3取余得到具体是 RGB 3个通道中的哪一个。
使用Keras训练好的模型用来直接进行预测，这个时候我们该怎么做呢？...【我这里使用的就是一个图片分类网络】 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把 首先，我们已经又有了model模型，这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载...label】 然后我们先加载我们的待预测的数据 data, labels = load_data(<the path of the data ) 然后我们就可以通过模型来预测了 predict...= model.predict(data) 得到的predict就是预测的结果啦~ 补充知识：keras利用vgg16模型直接预测图片类型时的坑 第一次使用keras中的预训练模型时，若本地没有模型对应的...如果是第一个用预训练模型预测输入图片，解码结果时也会下载一个Json文件，同样可以手动下载后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models 以上这篇Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作就是小编分享给大家的全部内容了
在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...训练架构】 在整个训练过程中，我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP的实现方案： 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说，模型CheckPoint的读写是训练过程中的关键路径...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。...TStor CSP会周期性的检测集群中节点之间的网络丢包情况，及时处理。 【图2. 丢包告警】 慢盘检测 慢盘指的是在存储节点中某些磁盘介质性能较低，读写速度慢。
代表性的模型是BM25，用来衡量一个term在doc中的重要程度，其公式如下： 惩罚长文本、对词频做饱和化处理 实际上，BM25是检索模型的强baseline。...其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。...预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...例如对于QA中的question，可以把训练目标定为包含答案的句子、或者包含答案的文章title，然后用seq2seq模型训练，再把模型生成的文本加到query后面，形成扩增的query。...对，对于一个document，先得到其门控向量G, 然后去和实际的query进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
) 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。
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。...ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，可以直接拿过来用。 根据自己的任务，训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。...冻结预训练模型中的层 如果想冻结xception中的部分层，可以如下操作： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model...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。...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。
有了如此强的预先训练好的 ResNet 骨干网络，将其应用于下游目标检测任务上是否会带来巨大提升？这是一个非常值得思考的问题。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
本文通过简单kaldi源码，分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。...在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射...后面在进行神经网络的训练时会使用该拓扑对特征向量进行变换，最终的神经网络输入维度为440。...训练前： 训练GMM-HMM模型，聚类，并得到音素（或状态）的后验。...不断迭代，直到达到最大训练次数，或模型经过cross validation得到较低的误差（loss）停止训练。
其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。...那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？ 本文将从硬件架构、计算能力、软件支持和成本等方面进行全面分析。...软件支持 图形显卡 驱动和库：通常只支持基础的CUDA和cuDNN库。 优化：缺乏针对模型训练的软件优化。 专业级GPU 驱动和库：全面支持CUDA、cuDNN以及其他深度学习库。...优化：专门针对模型训练进行了软件层面的优化。 成本 图形显卡通常价格更低，但在模型训练方面，其性价比通常不如专业级GPU。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势，但在模型训练方面，专业级GPU由于其强大的计算能力、优化的软件支持和专为大规模数据处理设计的硬件架构，通常能提供更高的性能和效率。
论文：arxiv.org/pdf/2404.08796.pdf 在预训练语言模型的帮助下，序列推荐取得了重大进展。...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
「基于图的模型」：不同于上述两个模型，基于图的模型将词语视作节点，基于一个预先定义的语言结构（如句法结构或语义联系）来学习上下文表示。...在实践中，一种更加直接的方式是使用一个全连接图来对每两个词语之间的关系建模，让模型自己去学习结构，连接参数一般通过自我注意力机制计算。...最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的「预训练模型」（ PTM）在很多 NLP 任务上取得了很好的表现。...例如，掩码语言模型（MLM）是一种自监督任务，其尝试去遮住句子中的一个词语，基于剩余的词语来预测它。...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。
自然语言处理也应该做一些类似的表征去解决单词和语境之间的关联。 为了教会神经网络理解单词在语境中的含义，我们首先教它如何将英文翻译成德语。...在我们的实验中，给这些网络提供 CoVe 的情况总会改善模型的性能，这十分令我们振奋，所以所以我们公布了这个能够生成 CoVe 的可训练神经网络，以进一步探索自然语言处理中的可重用表征。...Word2Vec 会训练出能够预测局部语境窗（local context window）的模型；这个模型在发现一个单词之后就会去预测它附近的单词。 ? 图 2....在这两种方法中，每个单词都由一个对应的词向量来表示，训练过程会将词向量之间的关联与单词在自然语言中的使用方式联系起来。...我们如何将训练好的编码器用在新的特定任务的模型上 使用 CoVe 进行的实验 我们的实验探索了在文本分类和问答模型中使用预训练的 MT-LSTM 生成语境向量（CoVe）的优点，但是 CoVe 可以被用在任何将向量序列作为输入的模型中
5.2 如何迁移 为了将 PTM 中的知识迁移到下游 NLP 任务中，我们需要考虑以下几个问题： 5.2.1 选择合适的预训练任务、模型结构和语料 不同的 PTM 在同样的下游任务中通常有不同的效果，因为其基于不同的预训练任务...5.2.3 是否进行微调 目前，模型迁移的方式可以分为两种：「特征提取」（预训练参数被冻结）和「微调」（预训练参数不被冻结，进行微调）。在特征提取的方式中，预训练模型被视作现成的特征提取器。...虽然两种方式都具有不错的效果，但是特征提取的方式需要更复杂的任务特定结构，且不利于迁移预训练模型中能够包含众多可迁移表示的中间层信息。因此，在很多下游任务中，更加倾向于使用微调的方式。...然而，微调的过程并不是十分稳定的，即使超参数相同，部分随机值的差异也可能导致结果的截然不同。除了标准的微调，还有一些有用的微调策略： 「两阶段微调」。其在预训练和微调之间引入一个中间阶段。...PTM 和下游任务之间的差异性主要体现在两个方面：「模型结构」和「数据分布」。较大的差异可能会导致 PTM 的优势难以体现。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....预训练模型在深度召回中的应用 在深度召回中，我们使用Siamese网络生成query/doc的embedding，然后用ANN(approximate nearest neighbor)进行召回。...在训练时使用正doc和n个负doc，其中n个负doc的采样方法可以是： random：从doc库中随机采样 BM25: 取BM25最高，但不是正样本的doc。...精排阶段我们只需要以召回但不相关（曝光未点击）作为负例，而召回阶段怎么构造负样本则直接影响着模型性能。...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
在本文的最后，我们将看到一个示例基准测试，它显示了梯度检查点减少了模型 60% 的内存开销（以增加 25% 的训练时间为代价）。...当今生产中使用的现代深度学习模型的总参数在100万到10亿之间。作为参考，一个带 16GB GPU 内存的 NVIDIA T4 的实际限制大约在1-1.5亿个参数之间。...在反向传播过程中，对于每个函数，输入元组和函数的组合以实时的方式重新计算，插入到每个需要它的函数的梯度公式中，然后丢弃。网络计算开销大致相当于每个样本通过模型前向传播开销的两倍。...out 几乎和我们调用 model(input_var) 时得到的张量一样; 关键的区别在于它缺少了累积值，并且附加了一些额外的元数据，指示 PyTorch 在 out.backward() 期间需要这些值时重新计算...因此，模型中的第一个子模块应用检查点没多少意义: 它反而会冻结现有的权重，阻止它们进行任何训练。
在具体任务中，研究者们可以使用预训练模型的权重作为初始化参数，然后在少量标注数据上进行微调，以适应具体任务的要求。这种迁移学习的方式显著降低了在特定任务上的数据需求，提高了模型的泛化能力。4....预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型在情感分析应用中具有广泛的实用性。...预训练模型在语义理解中的应用6.1 语义相似度计算预训练模型在语义相似度计算任务中有出色表现。通过输入两个句子，模型可以计算它们在语义上的相似度，为信息检索等任务提供支持。
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