使用下面的例子进行迁移学习有什么区别?
图像分类.使用预训练模型(MobileNet V2模型) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_检测/实验室
我刚刚加载了预先训练好的模型3Dresnet https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch。 从上面的链接下载文件'resnext-101-kinetics.pth‘后,我以这种方式加载了这个模型:way i defined the model 这个模型适用于视频的大数据集(不幸的是,我的pc上没有足够的空间,我也找不到可以下载部分数据集的链接)。我只想知道我是否正确地加载了模型,以及这个网络是否经过了训练。有一个选项可以确保模型加载良好?我打印了state_dict,它也打印了权重。谢谢你的帮助。
我用torch.save训练了一个模型和保存模型。然后,在训练之后,我使用train.load加载了模型,但是我得到了这个错误
Traceback (most recent call last):
File "/home/fsdfs.py", line 219, in <module>
test(model, 'cuda', testloader)
File "/home/fsdfs.py", line 201, in test
model.eval()
AttributeError: 'collect
我正试图将两种经过预先训练的角膜模型移植到议会联盟的机器中。我成功地使用IPUstrategy.scope加载并运行了它们,但是我不知道我这样做是否正确。我有我的预培训模型的.h5文件格式。我用这种方式装载它们:
def first_model():
model = tf.keras.models.load_model("./model1.h5")
return model
在搜索您的ipu.keras.models.py文件后,我找不到任何加载方法来加载经过预先训练的模型,这就是我使用tf.keras.models.load_model()的原因。
然后,我使用以下
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型,其中模型的输出是已训练模型的输入,并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。就像这样
in_a + mod_b(some kind of feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
error = (in_a - out_b)**2
然后使用这个错误来训练模型A。在这个系统中,in_a可以被视为一个常量,也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点?