ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...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。...3.4 TIMM rsb 预训练模型参数调优实验 接下来，我们将 ResNet 的预训练模型替换为 PyTorch Image Models (TIMM) 的模型。...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
PyTorch-Transformers是一个最先进的自然语言处理预训练模型库。 我从PyTorch-Transformers的文档中选取了这一部分。...XLNet XLNet将来自Transformer-XL(最先进的自回归模型)的思想运用到预训练中。从经验上看，XLNet在20个任务上的表现都比BERT好，而且通常是占据很大的优势。...为BERT训练一个遮蔽语言模型(Masked Language Model) BERT框架是来自谷歌AI的一种新的语言表征模型，它使用预训练和微调来为各种任务创建最先进的NLP模型。...然而，对于许多基于Transformer的架构来说，它是训练过程中非常重要的一部分。这是因为它允许模型中的双向训练——这在以前是不可能的。 恭喜你，因为你刚刚实现了你的第一个遮蔽语言模型!...下是我认为你会喜欢这个库的6个理由: 预训练模型：为6种最先进的NLP架构提供了预训练模型，并为27种模型的变化提供了预训练的权重 预处理和微调API：PyTorch-Transformers不会在预训练权重停止
这些模块包括： 数据：内置常用的预处理、创建批次（batching）、迭代、随机打乱方法。所有方法均采取最佳实践，并可以结合缓存与惰性加载达到高效率。...两个版本的工具包还能共享下载的预训练模型权重。 一个工具包，覆盖所有自然语言处理任务。Texar 提供了自然语言处理任务（尤其是文本生成任务）中常用的大多数神经网络模型。...图 1 给出了 Texar 各模块的简介。Texar 内置了最先进的预训练模型，同时还包括了数据处理、建模、训练和评估所需的各类实用方法。一切尽在 Texar 掌握中。 方便新手和行家。...接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...基于缓冲区的随机打乱、缓存和惰性加载 – 以提高效率。 通用的数据集迭代器 – 无需额外的用户配置。 更直观的 APIs – 在项目中获得最佳实践不需要任何专业知识。
- 始终为模型获得最佳性能。 在基准测试中，发现JAX通常在GPU、TPU和CPU上提供最佳的训练和推理性能，但结果因模型而异，因为非XLA TensorFlow在GPU上偶尔会更快。...- 最大限度地扩大开源模型版本的覆盖面。 想要发布预训练模型？想让尽可能多的人能够使用它吗？如果你在纯TensorFlow或PyTorch中实现它，它将被大约一半的社区使用。...如果你在Keras 3中实现了它，那么任何人都可以立即使用它，无论他们选择的框架是什么（即使他们自己不是Keras用户）。在不增加开发成本的情况下实现2倍的影响。 - 使用来自任何来源的数据管道。...KerasCV和KerasNLP中的大量预训练模型也适用于所有后端。...后端执行：实际计算（如矩阵乘法、激活等）由后端引擎处理，后端引擎执行模型定义的计算图。 序列化和反序列化：这些类包括保存和加载模型的方法，其中涉及模型结构和权重的序列化。
往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。...调用model的load_state_dict方法用预训练的模型参数来初始化自己定义的新网络结构，这个方法就是PyTorch中通用的用一个模型的参数初始化另一个模型的层的操作。...这里以resnet预训练模型举例。3、训练特定层，冻结其它层另一种使用预训练模型的方法是对它进行部分训练。具体做法是，将模型起始的一些层的权重保持不变，重新训练后面的层，得到新的权重。...到此我们实现了PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数。...此部分主要参考PyTorch教程的Autograd machnics部分 1.在PyTorch中，每个Variable数据含有两个flag（requires_grad和volatile）用于指示是否计算此
在第一章中，我们将首次接触 PyTorch，了解它是什么，解决了什么问题，以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行，让我们有机会玩玩已经在有趣任务上预训练的模型。...我们将学习如何在 PyTorch 中加载和运行这些预训练模型，并介绍 PyTorch Hub，这是一组工具，通过这些工具，像我们将讨论的预训练模型这样的 PyTorch 模型可以通过统一接口轻松提供。...第二部分是一个循环神经网络，通过将这些数值描述组合在一起生成连贯的句子。模型的两个部分一起在图像-字幕对上进行训练。...这使得从第三方加载预训练模型就像加载 TorchVision 模型一样简单。...这些函数应根据参数初始化模型并返回它们 在我们寻找有趣的预训练模型的过程中，现在我们可以搜索包含 hubconf.py 的 GitHub 存储库，我们会立即知道可以使用 torch.hub 模块加载它们
而且，这些结果都是在几乎没有task-specific的神经网络架构设计的情况下获得的。 如果你已经知道BERT是什么，只想马上开始使用，可以下载预训练过的模型，几分钟就可以很好地完成调优。...BERT是一种预训练语言表示（language representations）的方法，意思是我们在一个大型文本语料库（比如维基百科）上训练一个通用的“语言理解”模型，然后将这个模型用于我们关心的下游NLP...使用BERT的两个阶段：预训练和微调 使用BERT分为两个阶段：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。...答：请参阅out-of-memory issues这部分的内容。 问：有PyTorch版本吗？ 答：目前还没有正式的PyTorch实现。...如果有人创建了一个逐行PyTorch实现，可以让我们的预训练checkpoints直接转换，那么我们很乐意在这里链接到PyTorch版本。 问：是否会发布其他语言的模型？
研究者发布模型 PyTorch Hub 支持在 GitHub 上发布预训练模型（定义模型结构和预训练权重），这只需要增加一个简单的 hubconf.py 文件。...在 torchvision，模型有以下几部分： 每个模型文件都可以独立的执行 这些模型不依赖 PyTorch 以外的包（在 hubconf.py 中以及集成了相关依赖：dependencies['torch...用户工作流 PyTorch Hub 允许用户只用简单的几步就完成很多任务，例如 1）探索可用模型；2）加载预训练模型；3）理解加载模型的方法与运行参数。...探索已加载模型 当我们从 PyTorch Hub 中加载了模型时，我们能从以下工作流探索可用的方法，并更好地理解运行它们需要什么样的参数。...help(model.forward) 方法将提供要令模型能正常跑，其所需要的参数。 下面提供了 BERT 和 DeepLabV3 两个例子，我们可以看看这些模型加载后都能怎样使用。
标签：自然语言处理 总览 学习如何使用PyTorch实现文本分类 理解文本分类中的关键点 学习使用压缩填充方法 介绍 在我的编程历程中，我总是求助于最先进的架构。...包装器和预训练模型 二、了解问题的场景 三、实现文本分类 一、为什么用PyTorch来解决文本分类问题？ 在我们深入专业概念前，我们先快速熟悉一下PyTorch这个框架。...由于大部分的框架支持的是静态网络，也就是说在模型训练过程中，模型框架是不变的，因此padding是必要的。...这些值，永远不会出现在循环神经网络的训练过程中，可以帮助我们建立动态的循环神经网络。 3. 包装和预训练的模型 Pytorch正在推出先进的框架。...让我们加载最佳模型并定义一个推理函数，它接受用户定义的输入并进行预测太神了！让我们用这个模型来预测几个问题。
深度学习模型是什么？ 深度学习包括训练和推理两个环节。训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统，使之可以实现特定的功能。...图2: NVIDIA Deep Learning Examples仓库中基于飞桨与PyTorch的ResNet50模型在同等GPU配置下的训练性能比较，GPU配置为NVIDIA DGX A100（8x...深度学习数据预处理涉及到复杂的、多个阶段的处理过程，如ResNet50模型训练过程中，在CPU上处理图片的加载、解码、裁剪、翻转、缩放和其他数据增强等操作会成为瓶颈，限制训练和推理的性能和可扩展性。...它可以把部分模型子图交给TensorRT加速，而其他部分仍然用飞桨执行，从而达到最佳的推理性能。...因此，被认为是在同一环境中实现“构建、测试、部署”的最佳平台。容器允许我们创建标准化可复制的轻量级开发环境，摆脱来自Hypervisor所带来运行开销。
PyTorch-Transformers是一个最先进的自然语言处理预训练模型库。 我从PyTorch-Transformers的文档中选取了这一部分。...这个库目前包含PyTorch实现、预训练的模型权重、使用脚本和用于以下模型的转换工具: BERT(来自谷歌) 与论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers...接下来，将加载预训练的模型，并确保加载与令牌化程序相同的模型。...其余的初始化是标准的。 在前向遍历中，将transformers包装在no_grad中，以确保在模型的这一部分上没有计算出任何梯度。transformer实际上返回整个序列的嵌入以及合并的输出。...正向传递的其余部分是递归模型的标准实现，在该模型中，我在最后的时间步中获取隐藏状态，然后将其通过线性层以进行预测。
现在，人人都可以在家训练大模型了！ 划重点：已开源！ 为什么要搞派大星？ 大规模预训练模型，已然成为技术发展中的新潮流。...预训练模型使用大量来自互联网的文本数据，可以捕获自然语言的细微特征，并在下游任务上获得非常惊艳的表现效果。...预训练模型的力量源泉，是它拥有的数以亿计的参数规模，这对运行它的计算和内存资源都提出了巨大的要求。 因此，预训练模型训练仍是一小部分人的游戏。...出于社会利益最大化考虑，预训练技术未来的产业形态，应该是中心化的： 少部分财力雄厚的机构，用超大规模集群承担预训练阶段的计算和环境开销；大多数从业人员在小规模、相对简陋的硬件上针对自身业务进行微调。...破局者：异构训练 或许你会说了，让数据并行不就完事了吗？ 事实却并非如此。 对于预训练模型来说，最常用的数据并行技术不适用，这是因为模型数据无法再容纳在单个 GPU 的内存中。
近日，SPADE 的代码终于发布，包括预训练模型等，有兴趣的同学赶紧来试试复现吧。...方法简述 在许多常见的归一化技术中，如 Batch Normalization (Ioffe et al., 2015)，在实际归一化步骤之后会应用到学习的 affine layers (如在 PyTorch...使用预训练模型生成图像 数据集准备好后，就可以使用预训练模型生成图像。...1、从 Google Drive Folder 下载预训练模型的 tar，保存在 'checkpoint /‘中，然后运行 cd checkpoints tar xvf checkpoints.tar.gz...训练新模型 可以使用以下命令训练新模型。 1、准备数据集 要在论文中的数据集上训练，可以下载数据集并使用 --dataset_mode 选项，该选项将选择加载 BaseDataset 上的哪个子类。
表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。 调整：在这个部分，我们将介绍几种调整这些表示的方法，包括特征提取和微调。...在适应过程中需要训练哪些权重以及遵循什么时间表 更多信号：弱监督、多任务和集成 如何为目标任务获取更多的监督信号 4.1 结构 两个通用选项： 保持预训练模型内部不变 在顶部添加分类器，在底部添加嵌入，...在不同的任务 在不同的数据集分块 使用不同的参数(dropout, initializations…) 来自预训练模型的变体(例如 cased/uncased ) 知识蒸馏：在一个更小的模型中提取一组调优模型...下游应用程序 在本节中，我们将沿两个方向探索下游的应用和实际考虑: 迁移学习在自然语言处理中的各种应用是什么 文档/句子分类、令牌级分类、结构化预测和语言生成 如何利用多个框架和库来实现实际应用 Tensorflow...预训练模型的 HuggingFace 仓库 大型预先训练模型 BERT, GPT, GPT-2, Transformer-XL 的仓库 提供一个简单的方法来下载、实例化和训练PyTorch中预先训练好的模型
合情合理，为什么不利用一个经过大量数据和计算训练的模型呢? 来看看国外两个网站Reddit和HackerNews上的讨论： 预训模型万岁!...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。通常假定这些最终完全连接层捕获与解决新任务相关的信息。...您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...我相信当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?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。
可在此处找到模型定义和预训练模型。下面是 SRResNet 模型的输入、输出。 ?...3.在移动设备上运行模型 到目前为止，我们已经从 PyTorch 导出了一个模型，并展示了如何加载它并在 Caffe2 中运行它。...现在模型已加载到 Caffe2 中，我们可以将其转换为适合在移动设备上运行的格式。 我们将使用 Caffe2 的mobile_exporter生成可在移动设备上运行的两个模型protobufs。...注意：对于 Android 开发，需要adb shell，否则教程的以下部分将无法运行。 在我们在移动设备上运行模型的第一步中，我们把基于移动设备的本机速度测试基准二进制文件推送到 adb 。...（来自移动执行的模型输出），并看到两个图像看起来相同。
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