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沙龙
1
回答
在
RTX3060
上
使
用在
RTX2080
上
训练
的
Pytorch
模型
neural-network
、
pytorch
、
gpu
、
nvidia
我尝试
在
支持CUDA
的
较新
的
Nvidia
RTX3060
上
运行我
的
PyTorch
模型
(
在
Nvidia
RTX2080
上
训练
)。可以加载
模型
并执行它。如果我
在
带有--no_cuda标志
的
CPU
上
运行它,它运行得很流畅,并返回正确
的
预测,但如果我想用CUDA运行它,它只返回错误
的
浏览 147
提问于2021-10-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
是否有一个预先
训练
的
模型
可以检测和分类照片中的人?
conv-neural-network
、
pre-trained-model
、
image-classification
我正在尝试找到一个预先
训练
的
模型
,它将根据照片中是否存在人类来对图像进行分类。
浏览 12
提问于2020-12-07
得票数 0
1
回答
使用
Pytorch
从.ckpt文件加载预
训练
(CNN)
模型
pytorch
我正在使用
Pytorch
进行图像分类。我正在寻找
在
ImageNet以外
的
数据集
上
预先
训练
的
CNN
模型
,我找到了一个指向".ckpt“文件
的
链接。我还找到了使用Tenserflow加载此文件
的
教程,但没有使用
pytorch
。如何从".ckpt“文件中使用
Pytorch
加载预先
训练
好
的
模型
?
浏览 295
提问于2019-11-25
得票数 1
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2
回答
语义图像分割神经网络(DeepLabV3+)
的
内存过多问题
python
、
tensorflow
、
keras
、
semantic-segmentation
、
deeplab
我
的
输入图片是灰色
的
,但对于DeepLab,我将其转换为RGB图片,因为DeepLab是
在
RGB图片
上
训练
的
。但我转换后
的
图片仍然不包含颜色。 ? ? ? 对于这项任务,我选择了一个名为DeepLab V3+
的
语义分割网络,
在
Keras中使用TensorFlow作为后端。我想用我
的
近3000张图片来
训练
神经网络。我不知道我
的
代码
在
逻辑
上
是否
浏览 83
提问于2019-02-21
得票数 6
回答已采纳
1
回答
经过
PyTorch
训练
的
模型
可以
在
GPU和TPU之间传输吗?
pytorch
、
gpu
、
tpu
在
使用图形处理器
训练
PyTorch
模型
后,我可以使用保存
的
权重在TPU
上
继续
训练
模型
吗?
浏览 6
提问于2021-09-25
得票数 0
3
回答
无效
的
设备顺序,CUDA / TORCH
python
、
gpu
、
pytorch
在运行ubuntu 16.04中
的
脚本时,我得到了这个错误。请原谅我,我是python
的
新手,我已经检查了互联网上已经可用
的
选项,但我不能修复它。trainer.epoch(model, epoch) validator.epoch(model)saveaccuracy = true accu
浏览 0
提问于2018-06-10
得票数 7
回答已采纳
1
回答
基于
Pytorch
的
Bert NER迁移学习/再培训
pytorch
、
bert-language-model
、
named-entity-recognition
、
transfer-learning
通过参考下面的文章,我使用
Pytorch
框架
训练
了一个基于Bert
的
NER
模型
。
在
使用这种方法对
模型
进行培训之后,我使用torch.save()方法保存了该
模型
。现在,我想用新
的
数据集重新
训练
模型
。提前谢谢。
浏览 17
提问于2022-08-06
得票数 1
1
回答
提高CNN
模型
对水果分类
的
精度-
Pytorch
pytorch
、
conv-neural-network
我需要用3600个
训练
图像和900个测试图像对樱桃、草莓和西红柿进行分类。然而,我
的
模型
表现很差,而且拟合过度。我尝试了weight_decay以避免过拟合,但
模型
给出了形状不适合
的
错误。我
的
训练
准确率是85%,我
的
测试准确率是60%。 这大致是我
的
训练
数据,它们都在300x300像素左右 ?
浏览 39
提问于2021-10-04
得票数 1
1
回答
如何使用
pytorch
0.4.1
模型
初始化
pytorch
0.2.0?
deep-learning
、
pytorch
、
pycaffe
我遇到了一个问题,我
在
pytorch
0.4.1中
训练
我
的
模型
,但我找不到一个工具来将它转换为caffe
模型
。如何使用init
pytorch
0.2.0
的
pytorch
0.4.1 model 或者如何将
pytorch
0.4.1 model转换为caffe model
浏览 12
提问于2018-09-12
得票数 0
2
回答
如何使用
PyTorch
在
预先
训练
的
模型
上
添加新
的
层?(给出了Keras示例。)
python
、
keras
、
pytorch
、
vgg-net
、
pre-trained-model
我正在与Keras一起工作,并试图分析一些有意义
的
权重层和一些随机初始化层所建立
的
模型
对精度
的
影响。喀拉斯:model = keras.applications.VGG19(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(img_width, img_height, 3)) <
浏览 0
提问于2020-11-01
得票数 6
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1
回答
训练
和验证模式
的
相同数据丢失不一致tensorflow
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
pytorch
、
semantic-segmentation
我正在实现一个带有图像
的
语义分割
模型
。作为一个好
的
实践,我只用一个图像测试了我
的
训练
流水线,并试图过拟合该图像。这个
模型
非常简单,只是一个带有批量规范化和重新生成
的
Conv2D序列。结果如下所示 ? 正如你所看到
的
,loss和eval_loss确实是不同
的
,对图像进行推断
在
训练
模式下会给出完美的结果,而在评估模式下则是垃圾。我知道批量归一化
在
推理时间
上
<em
浏览 37
提问于2020-11-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用
Pytorch
中
的
预
训练
模型
进行语义分割,然后使用我们自己
的
数据集仅
训练
完全连接
的
图层
pytorch
、
semantic-segmentation
我正在学习
Pytorch
,并试图理解这个库是如何进行语义分割
的
。到目前为止,我所理解
的
是,我们可以
在
pytorch
中使用预先
训练
好
的
模型
。我找到了一篇
在
.eval()模式下使用该
模型
的
文章,但我还没有找到任何关于
在
我们自己
的
数据集
上
使用这种
模型
进行
训练
的
教程。我有一个非常小
的
浏览 27
提问于2019-12-13
得票数 0
1
回答
如何从预先
训练
的
模型
加载保存
的
记号赋予器
machine-learning
、
pytorch
、
huggingface-transformers
我使用huggingface transformer
在
Pytorch
中微调了一个预先
训练
好
的
BERT
模型
。所有的
训练
/验证都在云中
的
GPU
上
完成。
在
训练
结束时,我保存了
模型
和标记器,如下所示: best_model.save_pretrained('./saved_model/') tokenizer.save_pretrained('.现
浏览 19
提问于2019-10-16
得票数 8
回答已采纳
1
回答
Pytorch
model.train()和教程中编写
的
分离序列()函数
python
、
machine-learning
、
pytorch
我是
PyTorch
的
新手,我想知道您是否可以向我解释一下
PyTorch
中
的
默认model.train()函数和这里
的
train()函数之间
的
一些关键区别。另一个
PyTorch
()函数位于文本分类
的
官方train教程中,对于
模型
权重是否
在
训练
结束时存储感到困惑。,而是
在
每次迭代时被覆盖,就像这样编写。这是正确
的
吗?或者
模型
似乎正在进行正确
浏览 24
提问于2019-06-26
得票数 0
1
回答
在
PyTorch
中组合在数据集不同部分中
训练
的
多个
模型
machine-learning
、
pytorch
在
PyTorch
中,理论
上
是否有可能将多个
模型
“合并”成一个
模型
--有效地将迄今学到
的
所有数据结合起来?
模型
是完全相同
的
,然而,
训练
的
不同部分
的
培训数据。如果是这样的话,是否有可能将数据集分割成相同
的
部分,并以类似于折叠@home
的
方式
在
多台计算机之间分发培训?新
的
模型
会像没有分发一样好吗?
浏览 4
提问于2021-04-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
电话硬件
上
运行ML
模型
的
可行性?
android
、
ios
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
我已经
训练
了一个TensorFlow
模型
,它需要我
的
RTX2080
在
每个动作
上
花费几秒钟(除了初始化
模型
所需
的
20-30秒)。我一直
在
考虑将其转换为
在
tensorflow lite
上
运行
的
iOS/Android应用程序,但除了将
模型
转换为tensorflow lite
模型
等技术挑战外, 我想知道这个在手机硬件
上
运行<e
浏览 1
提问于2019-10-31
得票数 0
1
回答
PyTorch
上
的
分布式
训练
和SageMaker中
的
点检查点
pytorch
、
amazon-sagemaker
、
distributed-training
、
amz-sagemaker-distributed-training
我正在
PyTorch
上
构建自定义
模型
,并想知道如何为分布式培训实现快照逻辑。如果一个
模型
是
在
多个spot实例
上
训练
的
,并且该
模型
是
在
BYO
PyTorch
映像
上
实现
的
,那么dpes如何知道要为一个失败
的
作业加载哪个快照呢?例如,有4个spot实例,它们生成4个快照。
浏览 7
提问于2022-10-15
得票数 1
1
回答
在
本地打开变压器保存
的
模型
python
、
nlp
、
huggingface-transformers
我有一个使用BertModel.from_pretrained('test_model')保存
的
转换器
模型
然后,我想用BertModel.from_pretrained('test_model/')打开它,但我
的
本地PC
上
没有图形处理器。GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com
浏览 2
提问于2020-11-21
得票数 1
2
回答
将256x256 (不是299x299)
的
图像大小输入到初始v3
模型
(
PyTorch
)中,是否可以正常工作?
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
pytorch
我正在
Pytorch
上
测试预
训练
的
inception v3
模型
。我给它提供了256x256
的
图像大小,并将它
的
大小调整到了299x299。在这两种情况下,图像都被正确分类。谁能解释一下为什么
PyTorch
预
训练
模型
可以接受不是299x299
的
图像?
浏览 16
提问于2019-08-09
得票数 4
回答已采纳
1
回答
可以
在
一个GPU
上
一起
训练
pytorch
和tensorflow
模型
吗?
tensorflow
、
tensorflow-gpu
、
pytorch
我有一个
pytorch
模型
和一个tensorflow
模型
,我想在一个图形处理器
上
一起
训练
它们,按照下面的过程:input -->
pytorch
model--> output_
pytorch
-->tensorflow model --> output_tensorflow -->
pytorch
model。如果答案是肯定
的
,我会遇到什么问题吗? 提前谢谢。
浏览 5
提问于2017-10-17
得票数 5
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