/www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 之前都是从头开始训练模型，本节我们要使用预训练的模型来进行训练。...接下来来看看如何冻结某些层，不让其在训练的时候进行梯度更新。...cnn.load_state_dict(model_dict) # print(resnet50) print(cnn) 下面也摘取了一些使用部分预训练模型初始化网络的方法： 方式一： 自己网络和预训练网络结构一致的层...[] for k, v in pretrained_dict.items(): keys.append(k) i = 0 # 自己网络和预训练网络结构一致的层，使用预训练网络对应层的参数初始化...下一节补充下计算数据集的标准差和方差，在数据增强时对数据进行标准化的时候用。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用： image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例，演示下载使用的流程，在官方文档中可以看到，下载CIFAR10数据集需要的参数： image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集.../dataset_CIFAR10", train=True, download=True) # 下载训练集 test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="....输出后，在终端中输入命令启动tensorboard，然后可以查看图片： image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数： image-20220329090711388
学习Dataset类的来龙去脉，使用干净的代码结构，同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦 ? 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。...当您在训练期间有成千上万的样本要加载时，这使数据集具有很好的可伸缩性。 您可以想象如何在计算机视觉训练场景中使用该数据集。...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置在PyTorch中，真是太棒了。现在可能出现的问题是，如何制作验证甚至测试集，以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。...如果您想从训练集中创建验证集，那么可以使用PyTorch数据实用程序中的random_split 函数轻松处理这一问题。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码，在该代码中，我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量（https://github.com/syaffers/tes-names-rnn
我这里先把拿到的代码跑了下，不过数据集是 cifar10，val_acc = 0.97，我觉得还是很稳的，目前正在跑 cifar100，不过代码是 Pytorch 版本的，后续需要迁移到 Tensorflow...更新: 跑完 cifar100 了，但是 val_acc 和想象中的有差别吧，总的来说是比之前的 0.8 有提升了，目前是 val_acc = 0.83，训练截图如下所示 ? ?...extraction，意思就是要 freeze 预训练模型的卷积部分，然后只训练新添加的 top-classifier，训练结果如下图所示 ?...不过这里比较神奇的是 ResNet50 的 val_acc 竟然是最高的，猜测是数据集的分辨率大小问题，毕竟我们此次的任务，原始图像分辨率只有 72 x 72 x 3。...此处未对第一阶段的所有模型做 fine-tune，从上图可以发现，还是 ResNet50 的 val_acc 略高，不过到这里为止，我们在 visual_domain_decathlon/cifar100
本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。 ResNet网络介绍 ResNet50网络是由微软实验室的何恺明提出，获得了ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。...在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图表明，随着网络加深，其误差并没有如预想的一样减小。 ResNet网络的提出解决了这一问题。...模型训练与评估 使用ResNet50预训练模型进行微调，包括加载预训练模型参数、定义优化器和损失函数、打印训练损失和评估精度，并保存最佳ckpt文件。...由于预训练模型fc输出大小为1000，需要将输出大小重置为10以适配CIFAR10数据集。示例展示了5个epochs的训练过程，建议训练80个epochs以达到理想效果。...这篇文章描述了如何使用MindSpore框架构建ResNet50网络模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...实际使用中，如果你们需要训练自己的图像，只需要把训练的文件夹按照规定的顺序替换成你们自己的图片即可。...具体每一层的Shape参考下图： 数据集说明 为了模型测试的训练速度考虑，图像数据集主要节选了一小部分的OCR字符（X、Y、Z），数据集的特征如下： · 分类数量：3 classes 【X...我们在会话中运行多个线程，并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作，并限制队列容量，主线程可以利用队列中的数据进行训练，另一个线程进行本地文件的IO读取，这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的，...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
在许多任务中我们会用可获得的海量数据来训练深度网络，那么在实际训练中我们怎样可以快速确定应该使用哪些数据呢？...上图为在ImageNet数据集上PyTorch预训练模型与最大熵排名之间的Spearman相关性。大多数模型架构之间相关性很高。...结果 为了评估SVP对数据选择运行时间和质量的影响，我们将SVP使用在主动学习和核心集选择中来对于以下五个数据集进行数据选择：CIFAR10，CIFAR100，ImageNet，Amazon Review...在有无代理选择数据的情况下，ResNet164(带有预激活)在CIFAR10上的训练曲线。浅红色线表示训练代理模型（ResNet20）。...在主动学习中，SVP的数据选择运行时间最多可提高41.9倍，同时误差没有显著增加（通常在0.1％以内）；在核心集选择中，SVP可以从CIFAR10中删除多达50％的数据，并使训练目标模型花费的时间缩短为原来的十分之一
在 TIMM 中将该方案称为 ResNet Strikes Back (rsb)，在 ImageNet 1k 数据集上将 ResNet50 的 top1 准确率从 76.1 提升到 80.4，而 TorchVision...ResNet50是在 ImageNet 1K 训练数据集上从头训练，并在 ImageNet 1K 验证集上计算 top-1 accuracy。...，因为 bs/训练 trick 不一样) · A3 是为了和原始 ResNet50 进行公平对比 作者在三个数据集上进行评估，具体为： · Val 表示在 ImageNet 1k 验证数据集 · v2...基于上述策略重新训练 ResNet50，在 ImageNet 1k 验证数据集上 top-1 accuracy 是 80.4。...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。
假设你没有足够的数据训练一个视觉模型，你准备用一个预训练Keras模型来Fine-tune。但你没法保证新数据集在每一层的均值和方差与旧数据集的统计值的相似性。...尽管网络在训练中可以通过对K+1层的权重调节来适应这种变化，但在测试模式下，Keras会用预训练数据集的均值和方差，改变K+1层的输入分布，导致较差的结果。...我会用一小块数据来刻意过拟合模型，用相同的数据来训练和验证模型，那么在训练集和验证集上都应该达到接近100%的准确率。 如果验证的准确率低于训练准确率，说明当前的BN实现在推导中是有问题的。...0和1.当learning_phase设为1时，验证集的效果提升了，因为模型正是使用训练集的均值和方差统计值来训练的，而这些统计值与冻结的BN中存储的值不同，冻结的BN中存储的是预训练数据集的均值和方差...2.5 这个修复在真实数据集上表现如何 我们用Keras预训练的ResNet50，在CIFAR10上开展实验，只训练分类层10个epoch，以及139层以后5个epoch。
方法及实验介绍 OTO 的结构非常简单。给定一个完整的模型，首先将可训练的参数划分为 ZIG 集，产生了一个结构化稀疏优化问题，通过一个新的随机优化器 (HSPG) 得出高度组稀疏的解。...为了评估 OTO 在未经微调的 one-shot 训练和剪枝中的性能，研究者在 CNN 的基准压缩任务进行了实验，包括 CIFAR10 的 VGG16，CIFAR10 的 ResNet50 和 ImagetNet...在 CIFAR10 的 ResNet50 实验中，OTO 在没有量化的情况下优于 SOTA 神经网络压缩框架 AMC 和 ANNC，仅使用了 12.8% 的 FLOPs 和 8.8% 的参数。...表 2:CIFAR10 的 ResNet50 实验。...智能问答系统简介 智能问答系统的工作流程和原理 构建适合于NeMo的中文问答数据集 在NeMo中训练中文问答系统模型 使用模型进行推理完成中文智能问答的任务 直播链接：https://jmq.h5
OTO 最小化了开发者的工程时间精力的投入，且全程无需现有方法通常需要的非常耗时的预训练和额外的模型微调。...在 CIFAR10 的 VGG16 实验中，OTO 将浮点数减少了 86.6%，将参数量减少了 97.5%，性能表现令人印象深刻。 表 2:CIFAR10 的 ResNet50 实验。...在 CIFAR10 的 ResNet50 实验中，OTO 在没有量化的情况下优于 SOTA 神经网络压缩框架 AMC 和 ANNC，仅使用了 7.8% 的 FLOPs 和 4.1% 的参数。...ImageNet 的 ResNet50 实验。 在 ImageNet 的 ResNet50 实验中，OTOv2 在不同结构稀疏化目标下，展现出跟现存 SOTA 方法相媲美甚至更优的表现。...表 4: 更多结构和数据集。 OTO 也在更多的数据集和模型结构上取得了不错的表现。 Low-Level Vision 任务 表 5:CARNx2 的实验。
OTO 最小化了开发者的工程时间精力的投入，且全程无需现有方法通常需要的非常耗时的预训练和额外的模型微调。...在 CIFAR10 的 VGG16 实验中，OTO 将浮点数减少了 86.6%，将参数量减少了 97.5%，性能表现令人印象深刻。 表 2:CIFAR10 的 ResNet50 实验。...在 CIFAR10 的 ResNet50 实验中，OTO 在没有量化的情况下优于 SOTA 神经网络压缩框架 AMC 和 ANNC，仅使用了 7.8% 的 FLOPs 和 4.1% 的参数。...ImageNet 的 ResNet50 实验。 在 ImageNet 的 ResNet50 实验中，OTOv2 在不同结构稀疏化目标下，展现出跟现存 SOTA 方法相媲美甚至更优的表现。...表 4: 更多结构和数据集。 OTO 也在更多的数据集和模型结构上取得了不错的表现。 Low-Level Vision 任务 表 4:CARNx2 的实验。
希望的是，采用预训练的网络模型，以快速构建多标签标注模型. ? ? 1. 数据集构建 模型构建的第一个重要步骤是，收集一个小规模数据集，并进行标注，以用于 multi-label 分类....在设置数据和损失函数后，准备开始测试网络和超参数. 最直接的是，采用开源的预训练网络模型. 测试的第一个网络是 ResNet50 模型....假如 ResNet50 模型可能不能够提取用于该问题的足够有用的特征，故又采用了预训练的 ResNet152 模型....换个新角度看问题 在思考了问题以后，发现，不是模型不能提取有用特征，而是问题的目标空间很可能是对于数据集太稀疏了(too sparse for the size of the dataset)....如果输入图片总是发生变化，则训练多个模型可能是更麻烦的事. 在大规模数据的场景中，采用单个长的目标向量，训练更大的网络模型生成自动标注标签可能是可行的.
本文使用 PyTorch 构建卫星图像分类任务。使用 ResNet34 模型。 本文不做细粒度的分类。使用 Kaggle 的一个数据集，只有四个类（四种类型的卫星图像）。...使用预训练的 PyTorch ResNet34 模型进行卫星图像分类。 在训练保存训练好的模型后，对来自互联网的图像进行推理。...保存在输出文件夹中。 目前这两个辅助函数足以满足需求。 准备数据集 在准备数据集在datasets.py 文件编写代码。 导入所需的 PyTorch 模块定义一些常量。...使用 20% 的数据进行验证。批大小为 64。如果本地机器上训练面临 GPU 的 OOM（内存不足）问题，那么降低批大小 32 或 16。 训练与验证转换 下一个代码块包含训练和验证转换。...PyTorch 已经为 ResNet34 提供了 ImageNet 预训练模型。只需要使用正确数量的类来更改最后一层。
基于5个基准数据集的17个预训练模型的实验结果表明，我们的βeff方法优于现有的学习曲线预测方法。...在CIFAR10/CIFAR100/SVHN/Fashion MNIST/Birds上，根据训练前模型的性能，论文的方法比最佳基线提高了9.1/38.3/12.4/65.3/40.1%。...该团队在 17 个预训练 ImageNet 模型上评估了他们的框架，包括 AlexNet、VGGs (VGG16/19)、ResNets (ResNet50/50V2/101/101V2/152/152V2...在实验中，基于神经电容 βeff 的方法优于当前的学习曲线预测方法，并在 CIFAR10/CIFAR100、SVHN、Fashion MNIST 和 Birds 数据集的最佳基线上取得了显着的相对改进。...结果验证了 βeff 作为基于早期训练结果预测一组预训练模型的排名的有效指标。
此github存储库包含两部分： torchText.data：文本的通用数据加载器、抽象和迭代器（包括词汇和词向量） torchText.datasets：通用NLP数据集的预训练加载程序 我们只需要通过...这个库是在PyTorch中实现的Seq2seq模型的框架，该框架为Seq2seq模型的训练和预测等都提供了模块化和可扩展的组件，此github项目是一个基础版本，目标是促进这些技术和应用程序的开发。...该github库是BERT的PyTorch版本，内置了很多强大的预训练模型，使用时非常方便、易上手。...中的神经风格转换，具体有以下几个需要注意的地方： StyleTransferNet作为可由其他脚本导入的类； 支持VGG（这是在PyTorch中提供预训练的VGG模型之前） 可保存用于显示的中间样式和内容目标的功能...在实验之前，需要我们安装好PyTorch、 Scikit-learn以及下载好 CIFAR10 dataset数据集 （https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
PyTorch视频教程 B站PyTorch视频教程：首推的是B站中近期点击率非常高的一个PyTorch视频教程，虽然视频内容只有八集，但讲的深入浅出，十分精彩。...此github存储库包含两部分： torchText.data：文本的通用数据加载器、抽象和迭代器（包括词汇和词向量） torchText.datasets：通用NLP数据集的预训练加载程序 我们只需要通过...BERT NER：BERT是2018年google 提出来的预训练语言模型，自其诞生后打破了一系列的NLP任务，所以其在nlp的领域一直具有很重要的影响力。...该github库是BERT的PyTorch版本，内置了很多强大的预训练模型，使用时非常方便、易上手。...在实验之前，需要我们安装好PyTorch、 Scikit-learn以及下载好 CIFAR10 dataset数据集。
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