通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。 ? 目录： 1....如果您在两个任务中有相似的输入，则可以重新使用该模型并对新输入进行预测。或者，您也可以更改并重新训练不同的任务特定图层或输入图层。 2. 使用预训练模型 这里有很多这样的模型，所以你需要做一些研究。...也有很多研究机构发布了他们已经培训过的模型。这种类型的迁移学习在深度学习中最为常用。 3. 特征提取 另一种方法是使用深度学习找出表述问题的最佳形式，这意味着要找到最重要的特征。...受欢迎的预训练模型 有一些预先训练好的机器学习模型非常流行，其中之一是Inception-v3模型，该模型经过了ImageNet“大型视觉识别挑战”的培训。...微软还通过MicrosoftML R软件包和microsoft Python软件包提供了一些预先训练好的模型，可用于R和Python开发。 其他非常流行的模型是ResNet和AlexNet。
甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...Tensor（张量）是一种物理学和工程学中广泛使用的数学结构。2 阶的 Tensor 是一种特殊的矩阵；而对向量和张量取内积就可以得到另一个拥有新长度和新方向的向量。...目前它可以为iOS、ARM64 和 Raspberry Pi 构建模型。TensorFlow Lite 有两个主要组件：解释器和转换器。解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。...深度学习与迁移学习 PyTorch 和 TensorFlow 都支持深度学习和迁移学习。迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...Tensor（张量）是一种物理学和工程学中广泛使用的数学结构。2阶的Tensor是一种特殊的矩阵；而对向量和张量取内积就可以得到另一个拥有新长度和新方向的向量。...目前它可以为iOS、ARM64和Raspberry Pi构建模型。TensorFlow Lite有两个主要组件：解释器和转换器。解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。...深度学习与迁移学习 PyTorch和TensorFlow都支持深度学习和迁移学习。迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
模型压缩 模型压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减参数量以减少存储空间，提高其计算和存储效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。...压缩训练好的复杂模型。采用的主要方法有参数稀疏化（剪枝）、参数量化表示（量化），从而达到参数量减少、计算量减少、存储减少的目的。这是目前采用的主流方法，也是本文主要讲述的方法。 多值网络。...采用迁移学习，将复杂模型的输出做为soft target来训练一个简单网络。 下面我们来着重介绍目前应用较多的压缩训练好的复杂模型的方法。...量化可以在加快速度的同时，保持较高的精度。 量化网络的动机主要有两个。最初的动机是减小模型文件的大小。...蒸馏模型是采用是迁移学习，通过采用预先训练好的复杂模型（Teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络，得到的简单的网络称之为Student model。
TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版 在第一次听说 LSTM 这个名字的时候就是一种高大上的感觉，后来确实也是非常好用，谁用谁知道。...TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好...如果方法不正确的话，生成的 tfrecord 可能要大几百倍，打包速度要慢上千倍，所以一定要选择合适的方式。...ImageNet 的各个经典模型，而且提供训练好的 ckpt 文件，如果需要 fine-tune 的话可以直接用这个。
开发者当在应用中使用深度学习的时候，经常面临两个选择：他们可以使用第三方已经训练好的模型，或者他们可以自己从头训练一个新模型。...使用一个预先训练好的模型，然后再加上一种工具，能将这模型微调到满足你的实际应用/用例的效果, 才是真正我们需要去追寻的目标。...迁移学习SDK的用户们只需要简单修改配置文件，即可用自己的数据，来对将网络模型库（Model Zoo）中的预先训练好的模型进行适配。...你要用迁移学习工具箱构建一个，用于智能视频分析的神经网络，则可以从一个预先训练好的网络模型开始，加上新的数据来进一步的训练它，适配到具体场景，甚至如果必要的话，添加新类型，以及进行模型修剪。...让我们将上面的深度学习整体流程再深入的看下： 最开头你可以用预先训练好的模型开始，然后，利用迁移学习工具箱，进行一次改编训练/适配训练的过程。
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。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
目前可采用的模型有多种，最终我采用了一种灵活、但能满足Lynks 公司项目需求的模型。 从图像中抽取信息 理解图像信息很难。尤其当图像有显著变化的时候，这会变得更难。...因此我们可以利用 预先基于Image-Net的数据集训练好的神经网络模型。这样做是合理的，因为上述模型经过预训练后，已经获得了从原始图像里抽取有效特征的能力。...将预训先训练好的模型，应用于其他领域，进行学习的方法，我们称之为迁移学习。迁移学习的基本思想很简单，在一个训练集上训练一个模型，然后将训练好的模型应用于另一个数据集中。...正如他所指出的一样，我使用了François’ Keras的深度学习库，这个库提供了一个已经预训练好的VGG-16卷积神经网络接口。想用的话，直接调用相关接口就可以了。...标准的方法就是将文本用词袋模型表示，然后使用逻辑回归模型对文本进行处理，这种方法效果不错，因为出现的单词往往包含着很多的信息量。 但是，不同的文本包含的信息量是千差万别的。
且选择已经公认的网络结构另一个重要的原因是，这些网络几乎都提供了在大规模数据集ImageNet[11]上预先训练好的参数权重（Pre-trained Weights）。这一点非常重要！...技巧1：同一个模型，平均多个测试样例 这个技巧指的是，当我们训练好某个模型后，对于某张测试图片，我们可以使用类似数据扩增的技巧生成与改张图片相类似的多张图片，并把这些图片送进我们训练好的网络中去预测，我们取那些投票数最高的类别为最终的结果...一种常见的划分是打乱图片的顺序，把所有的图片平均分为K份，那么我们就可以有K种的组合，即每次取1份作为验证集，剩余的K-1份作为训练集。...因此，我们总共可以训练K个模型，那么对于每张测试图片，我们就可以把它送入K个模型中去预测，最后选投票数最高的类别作为预测的最终结果。...如果读者对该比赛有兴趣，想进一步提升名次，那么一种值得尝试的方法是：物体检测（Object Detection）技术。
问题1：模型中断后继续训练出错在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件，以防不测，下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，但是在重新加载时发现类似报错:size mismatch for...64，现在准备在另外的机器上面续训的时候某个超参数设置的是32，导致了size mismatch解决方案：查看size mismatch的模型部分，将超参数改回来。...问题原因：暂时未知，推测是续训时模型加载的问题，也有可能是保存和加载的方式问题解决方案：统一保存和加载的方式，当我采用以下方式时，貌似避免了这个问题：模型的保存：torch.save(netG.state_dict...imread 是其中一个已被移除的函数。如果你想读取图像文件，可以使用其他替代的库和函数，如 PIL（Python Imaging Library），imageio 或 opencv 等。...content_image = imageio.imread问题5：No module named 'tensorflow.compat'问题原因：compat是TensorFlow的2.x里的模块，
转移学习的方法： 训练模型； 使用预先训练的模型； 和特征提取 总结： 进一步阅读 1. 什么是迁移学习？...由于一个模型的商用需要大量的计算能力，因此迁移学习主要用于计算机视觉CV和自然语言处理任务NLP（如情感分析）中。 迁移学习不算是一种机器学习技术，但可以看作是该领域的“设计方法论”，例如主动学习。...如果两个任务的输入都相同，则可以重新使用模型并为新输入进行预测。或者，更改和重新训练不同的特定于任务的层和输出层也可以。 2.使用预先训练的模型 第二种方法是使用已经预先训练的模型。...你可以在此处找到这些模型，以及一些有关如何使用它们的简短教程 ，也有许多研究机构开源了训练好的模型。 这种类型的迁移学习是整个深度学习中最常用的方法。...3.特征提取 另一种方法是使用深度学习来发现问题的最优特征，这意味着找到最重要的特征。这种方法也称为表示学习，与手工设计的表示相比，通常可以产生更好的结果。
在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为突出。...本文我们将使用特征提取方法。首先，我们使用单个预训练深度学习模型，然后使用堆叠技术将四个不同的模型组合在一起。...在接下来的部分中，我们将使用几个预先训练好的模型和一个叠加方法来继续改进这个结果。...[ 0.74221322 0.74194367 0.75115444] Overall accuracy: 74.5 提供一些基于模型的分类器，并利用这些单独的被预先训练过的分类器的stacking方法...，我们获得了74.5%的精确度，与单一的ResNet模型相比有了很大的提升（人们可以用同样的方法测试其它模型，来对两种方法进行比较）。
安全性：需要防范潜在的安全风险，如输入数据的验证、攻击防护等，保障应用安全。看到这里，可能有人会问：“有没有一种简单的方法，可以解决这些问题呢？”答案就是——FastAPI + ONNX！...跨框架支持：ONNX 支持多种主流的深度学习框架，方便模型的转换和部署，再也不用陷入框架之争。社区活跃：两个项目都有活跃的社区支持，丰富的资源和教程，遇到问题有人帮，进步之路不孤单。...最佳实践 ️1.模型转换为 ONNX 格式模型转换是部署的第一步。将训练好的模型转换为 ONNX 格式，可以提高模型的兼容性和性能。...TensorFlow 模型转换对于 TensorFlow 的模型，也是类似的操作。...import tensorflow as tfimport tf2onnx# 加载训练好的模型model = tf.keras.models.load_model('model.h5')# 转换为 ONNX
根据 TensorFlow 官方介绍，这对 Python 开发者来说是一种更直观的编程模型，它消除了构建和执行计算图 (computational graph) 之间的界线。...为了用最少代码改动获得最大的性能提升，他们还发布了一种新的更简单的模型，用于在单台机器上的多个 GPU 上运行估算器 (Estimator)(https://www.tensorflow.org/api_docs...它们包含了已在大型数据集上预先训练好的变量，并且可以用一个较小的数据集进行再训练，来提高泛化能力，或是加速训练。...此外，推出的 TensorFlow Extended (TFX)是一个机器学习平台，可让开发者准备数据、训练、验证，并把训练好的模型快速部署在生产环境中提供可用的服务。...新的应用和领域使用 运用统计和概率方法可以解决许多数据分析问题，除了深度学习和神经网络模型之外，TensorFlow 现在还通过 TensorFlow Probability API 提供最先进的贝叶斯分析方法
但是如果现在项目已经上线了，代码几千行甚至上万行，或者已经训练出可预测的模型了，如果想要直接转换API是一件非常耗时耗精力的事情，有没有一种方法可以直接把训练好的可预测模型直接转换成另一种框架写的，只要转换后的损失精度在可接受的范围内...模型迁移 VGG_16是CV领域的一个经典模型，我以tensorflow/models下的VGG_16为例，给大家展示如何将TensorFlow训练好的模型转换为飞桨模型。...在这里可以通过把两个模型文件加载进来后，通过numpy.fabs来求两个模型结果的差异。...，两个模型文件的差异很小，为6.67572e-06 ，几乎可以忽略不计，所以这次转换的模型是可以直接应用的。...总结 X2Paddle提供了一个非常方便的转换方式，让大家可以直接将训练好的模型转换成Paddle Fluid版本。 转换模型原先需要直接通过API对照表来重新实现代码。
剪枝 好处 可以在训练时和训练后执行该操作 可以改善给定模型的计算时间/模型规模 既可以用于卷积网络，也可以用于全连接层 不足 相较于直接修改模型结构，剪枝的效果稍逊一筹 对于 TensorFlow模型...需要使用近似方法来估计损失函数相对于离散神经元输入的梯度 TensorFlow的量化感知训练在训练过程中不做任何量化。训练期间只收集统计数据，用于量化训练后的数据。...知识蒸馏 好处 如果你有一个预先训练好的教师网络，训练较小的（学生）网络所需的训练数据较少。 如果你有一个预先训练好的教师网络，训练较小的（学生）网络所需的时间很短。...可以缩小一个网络而不管教师和学生网络之间的结构差异。 不足 如果没有预先选练好的教师模型，那么训练学生模型将需要大规模的数据集和较长时间。...我们还讨论了一些现代技术压缩深度学习模型的利弊。最后，我们谈到了每一种技术可以单独应用，也可以组合使用。
首先对于模型架构调整，有两个方式： 1（a）保持预先训练的模型内部不变。如果对目标任务没有用处，请删除一个预训练任务head。在预训练模型的首层/最底层添加迁移任务特定层（随机初始化参数）。...这意味着通过组合它们的预测对独立的微调模型进行集成。为了在集成中获得不相关的预测器，模型可以在不同的任务、数据集分割、参数设置和预训练模型的变体上进行训练。这个方向还包括知识提炼（详见第三部分）。...最后，我们将提到一些可用于迁移学习的预先训练模型的来源： TensorFlow Hub（https://www.tensorflow.org/hub） PyTorch Hub（https://pytorch.org...在“Misspelling Oblivious Word Embeddings”一文中，Facebook人工智能研究人员介绍了MOE，这是一种学习单词嵌入的简单方法，它可以抵抗拼写错误。...）分两个阶段对训练的语言模型进行微调。
例如我们想将训练好的Inception V1现成模型，从TensorFlow转换为TensorRT， 我们可以从（TensorBoard）显示的结构图的最发现找到输入节点，（从该节点的右上角信息）中，可以看出来它被叫做...下面的例子，我们将替换TensorFlow网络结构图中的，一种不被支持的操作，将它替换成一系列其他（支持的）操作。...在TensorFlow-Slim模型库中，有一种叫MobileNet的预先训练好的现成网络模型，这种模型使用了Relu6()操作层，而该操作/函数，并不被TensorRT支持。...但是，常规ReLU()函数和减法操作，可以被TensorRT支持。只要你意识到，ReLU()可以等价于这两种操作/运算的组合，我们就可以将ReLU6()替换成对应的子网络。...以及，还需要准备一个指向存放引擎推理结果内容的显存指针， 两个指针一同在执行推理引擎的时候使用。
根据 TensorFlow 官方介绍，这对 Python 开发者来说是一种更直观的编程模型，它消除了构建和执行计算图 (computational graph) 之间的界线。...为了用最少代码改动获得最大的性能提升，他们还发布了一种新的更简单的模型，用于在单台机器上的多个 GPU 上运行估算器 (Estimator)(https://www.tensorflow.org/api_docs...它们包含了已在大型数据集上预先训练好的变量，并且可以用一个较小的数据集进行再训练，来提高泛化能力，或是加速训练。...此外，推出的 TensorFlow Extended (TFX)是一个机器学习平台，可让开发者准备数据、训练、验证，并把训练好的模型快速部署在生产环境中提供可用的服务。...▌新的应用和领域使用 TensorFlow 运用统计和概率方法可以解决许多数据分析问题，除了深度学习和神经网络模型之外，TensorFlow 现在还通过 TensorFlow Probability API
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