是谷歌预先训练好的word2vec模型CBO或skipgram。
我们通过以下方式加载预训练模型:
from gensim.models.keyedvectors as word2vec
model= word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
我们如何具体加载预先训练的CBOW或skipgram模型?
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?
我使用MNIST数据集训练了一个模型来识别数字。该模型已经使用TensorFlow和Keras在Python语言中进行了训练,并将输出保存到我命名为"sample_mnist.h5“的HDF5文件中。
我想将训练好的模型从HDF5文件加载到Rust中进行预测。
在Python语言中,我可以从HDF5生成模型,并使用代码进行预测:
model = keras.models.load_model("./sample_mnist.h5")
model.precict(test_input) # assumes test_input is the correct input
我试图在r中用手套将文本数据转换成向量,我的计划是平均一个句子的单词向量,但我似乎无法达到单词向量化的阶段。我已经从:和我访问了text2vec的网站下载了gove.6b.50.txt文件和它的父zip文件,并尝试运行他们加载维基百科数据的示例。但我不认为这是我想要的(或者我可能不理解它)。我试图将预先训练好的嵌入加载到一个模型中,这样如果我有一个句子(比如“我爱灯”),我可以迭代这个句子,并将每个单词转化为一个向量,然后我可以用一个类似于矢量法( word )的函数来平均(将未知的单词转换为零)。如何将经过预先训练的嵌入作为我的语料库加载到手套模型中(这就是我完成目标所需要做的吗?)