正在尝试FineTune restNet50模式问题
FineTune restNet50模式是一种用于图像识别和分类任务的深度学习模型。该模型基于ResNet50架构，并通过FineTuning（微调）的方式，在预训练的基础上进一步优化模型参数以适应特定的任务。以下是关于FineTune restNet50模式的完善答案：
概念： FineTune restNet50模式是一种基于深度学习的图像识别和分类模型。它通过FineTuning的方式对预训练的RestNet50模型进行优化，以适应具体的任务需求。FineTuning是指在已经训练好的模型基础上，通过微调部分参数来适应新的数据集或任务。
分类： FineTune restNet50模式属于计算机视觉领域中的图像分类任务模型。
优势：
- 准确性：FineTune restNet50模式基于深度学习模型，具有较高的准确性和精度，可以应对复杂的图像分类任务。
- 迁移学习：FineTune restNet50模式基于预训练的RestNet50模型，通过FineTuning的方式可以快速适应新的任务，减少训练时间和数据量要求。
- 网络结构：RestNet50模型具有较深的网络结构，可以提取图像中更高层次的特征，有助于提升分类性能。
- 并行计算：FineTune restNet50模式可以利用GPU等并行计算设备进行加速，提高处理速度和吞吐量。
应用场景： FineTune restNet50模式可以应用于各种图像分类场景，如人脸识别、商品分类、医学影像识别、动物分类等。它可以在电子商务、医疗、安防等领域中发挥重要作用。
腾讯云相关产品： 腾讯云提供了丰富的人工智能和云计算产品，其中一些与FineTune restNet50模式相关的产品包括：
- 腾讯云图像识别API：提供了一系列图像识别服务，包括人脸识别、物体识别、场景识别等功能，可以与FineTune restNet50模式结合使用，实现更广泛的图像识别应用。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/tii
- 腾讯云机器学习平台（AI Lab）：提供了基于云端和边缘设备的深度学习模型训练和部署服务，可以帮助用户快速搭建和部署FineTune restNet50模式，实现个性化的图像分类任务。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 腾讯云GPU服务器：提供强大的GPU计算资源，可以用于加速FineTune restNet50模式的训练和推理过程，提高处理速度和性能。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
总结： FineTune restNet50模式是一种用于图像识别和分类任务的深度学习模型，通过FineTuning的方式优化预训练的RestNet50模型，具有准确性、迁移学习、网络结构和并行计算等优势。在腾讯云中，可以通过图像识别API、机器学习平台和GPU服务器等产品与FineTune restNet50模式相结合，实现各类图像分类应用。
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1回答
使用自定义权重进行训练
、、、
目前，我正在使用迁移学习来训练神经网络。我使用的是keras提供的ResNet50预训练模型。
base_model=ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# function to finetune model
def build_finetune_model(base_model, dropout, fc_layers, num_classes):
for layer in base_model.layers:
layer.trainab
浏览 2提问于2019-07-07得票数 1
我有一个模型，它由卷积层和完全连接的层组成。我在fer数据集上训练了这个模型。这是一个输出数等于8的分类问题。
在训练了这个模型之后，我保留了完全连接的层，并且只用一个新的层替换了最后一个层，该层有3个输出。因此，其目的是在训练输出层的同时对完全连接的层进行微调。
因此，我在一开始就使用了一个优化器来训练整个模型。然后，我创建了一个新的优化器来微调完全连接的层，同时对最后一层进行培训。
因此，我得到了以下错误：
ValueError: Variable Dense/dense/bias/Adam/ already exists,
我知道出错的原因。第二个优化器试图创建一个内核，以便使用相同的名
浏览 0提问于2018-10-24得票数 2
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我正在努力完善mxnet中一个经过预先培训的模型: ResNet50_v1。这个模型没有辍学，我想添加它，以避免过度拟合，并使它看起来类似于I3D_Resnet50_v1_Kinetics400的最后几层。我试着做了以下工作，但是在训练时我遇到了一个错误：
原始网络的最后层(ResNet50_v1):
...
(8): GlobalAvgPool2D(size=(1, 1), stride=(1, 1), padding=(0, 0), ceil_mode=True, global_pool=True, pool_type=avg, layout=NCHW)
)
(output): D
浏览 13提问于2022-05-19得票数 1
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2回答
使用脚本：
file = os.path.join(subfolder_name, list_of_files[i])
for dest_folder_finetune, dest_folder_relab in zip(finetune_datasets, relab_datasets):
copy(file, dest_folder_finetune)
copy(file, dest_folder_relab)
每20次迭代，我就会遇到一个权限被拒绝的问题。堆栈，看起来像这样：
Traceback (most recent call last
浏览 0提问于2017-10-09得票数 0
我正在细化使用for循环的多个模型，如下所示。
for file in os.listdir(args.data_dir):
finetune(args, file)
但是wandb网站只显示第一个文件(即data_dir中的file1 )的绘图和日志，尽管它正在为其他文件进行培训和保存模型。这感觉很奇怪。
wandb: Synced bertweet-base-finetuned-file1: https://wandb.ai/***/huggingface/runs/***
这是用Huggingface完成代码的一个小片段：
def finetune(args, file):
浏览 16提问于2022-04-19得票数 0
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1回答
我对凯拉斯很陌生。随着在线教程的转移学习，我尝试为我的自定义数据集和下面的数据集训练一个模型，这是我的代码。现在，我应该如何进行分类给出一个图像？
以下是培训代码：
def build_finetune_model(base_model, dropout, fc_layers, num_classes):
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
for fc in fc_layers:
浏览 0提问于2019-10-31得票数 0
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2回答
GPT-2从检查点继续训练
、、、、
我正在尝试使用GPT-2的colab设置从已保存的检查点继续训练-simple网址为：
但是我就是不能让它工作。从我的googledrive加载保存的检查点运行良好，我可以使用它来生成文本，但我不能从该检查点继续训练。在gpt2.finetune ()中，我输入了restore.from='latest"和overwrite=True，并且我一直在尝试使用相同和不同的run_name，并且使用overwrite=True，或者不使用。我也尝试过在两者之间重启运行时，就像有人建议的那样，但没有帮助，我一直收到以下错误：
"ValueError: Variable mod
浏览 0提问于2020-02-06得票数 2
3回答
小数据集在迁移学习中的过度拟合
、、、、
我正在使用传输学习来执行图像分类。
使用的基本模型:使用Resnet50、dataset、class_1和class_2的类各有1000个样本(小数据集)。而且数据集与ImageNet数据集不类似。这里使用的FC layers数为3和[1024, 512, 256]。我用了0.5的drop out来减少过度拟合.
当我训练100个时代的模型时，我可以清楚地看到模型适合于training accuracy为0.9985，testing accuracy为0.875。
使用FC层的数量是否太多，从而导致了这个过度匹配的问题？我怎样才能使模型更一般化？
所用代码如下所示：
from keras.ap
浏览 0提问于2019-03-25得票数 3
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1回答
用VGG对caffe进行微调
、、、、
我在复制中的步骤
我想将网络改为VGG模型，这是在获得的。
仅仅按以下方式替换模型参数就足够了吗？
./build/tools/caffe train -solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt -weights VGG_ISLVRC_16_layers.caffemodel -gpu 0
或者我是否需要调整学习速度，迭代，也就是说，它是否带有单独的prototxt文件？
浏览 3提问于2015-09-22得票数 2
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我试图在网页上显示我的神经网络的前15个结果。但是，即使我将结果替换为document.getElementById(“.innerHTML”).innerHTML= results行中的"HELLO“，屏幕上也不会显示任何内容。我不会从这段代码中得到任何错误。
<div id="results">
</div>
<script>
var n = 1;
function display_res() {
var results = ""
浏览 5提问于2022-07-19得票数 0
1回答
我是深度学习和Keras的新手。使用下面的简单训练代码，我对10个类进行了分类。但现在我想重用这段代码，并将其转换为二进制情况，即判断图像是否是我的对象。
我尝试将激活从softmax更改为sigmoid，同时也更改了更新后的loss='binary_crossentropy'。这足以改变吗？还有其他变化吗？
我收到一个错误，说：
File "train.py", line 94, in <module>
shuffle=True, callbacks=callbacks_list)
File "/usr/local/lib/
浏览 8提问于2019-11-15得票数 1
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我试图在水果数据集上训练keras resnet50模型，并且已经能够做到这一点。模型被生成了，但是当我使用它对单个图像执行预测时，我得到了这个错误。 module 'keras.preprocessing.image' has no attribute 'ndim' 以下是训练代码： from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.call
浏览 397提问于2019-05-10得票数 0
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假设我预先训练了一个模型，如下所示：
>>> submodel = SubModel(...)
>>> pretrain_submodel(submodel)
>>> full_model = MyModel(submodel, ...) # SubModel -> MLP projection head
>>> trainer = pl.Trainer(...)
>>> trainer.fit(full_model, train_finetune_loader, val_finetune_loa
浏览 2提问于2022-06-16得票数 2
我目前正在从本页的教程中制作一个医疗变压器聊天机器人：
我用的是医学问答的文本语料库。当我训练和测试模型时，它只是给出了与医学领域相关的问题的答案。然而，我想创建一个会话聊天机器人，它可以回答一些基本问题，比如“你好吗？”和“我需要帮助”。有没有办法让我们先训练一些重量，然后在我的医学数据集上训练模型呢？我对自然语言处理领域非常陌生，所以确实需要一些指导。谢谢!
浏览 4提问于2022-01-06得票数 -1
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嗨，有人能帮我用Python代码列出我的优调模型吗？是否有与
openai.file.list()
我试过了
openai.models.list()
openai.fine-tunes.list()
浏览 9提问于2022-11-08得票数 0
当希望通过REST运行微调请求时，我会得到以下错误消息：
“错误”：{“代码”："invalidPayload"，“消息”：“fineTune字段是必需的”}
此外，在微调向导中，我收到一条消息：“没有可用的模型。请检查您的访问权限或稍后再试。”。
有人知道问题出在哪里吗？我还需要订阅吗？
浏览 14提问于2022-10-16得票数 0
对不起，如果这个问题已经被问过了，但我仍然是个新手，我有点担心基于位置设置排序层的最好方法是什么，因为它在固定的更新函数中运行了一些计算。这种情况适用于2d游戏，从上到下使用精灵在顶部或下方渲染。 public class RendererUpdate : MonoBehaviour
{
public GameObject omniObject;
public int fineTune = 0;
public bool isMoving;
// assign child objects to
public List<SpriteRendere
浏览 48提问于2021-08-29得票数 1
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我正在为一个经过预先训练的模型做一个精工，并保存它(model.h5)。在finetune中，我使用load_model= ('model.h5', compile='False')，所以我想知道什么时候我们做错了，什么时候我们做了“真”？
浏览 4提问于2021-03-09得票数 0
这是一个相当普遍的错误，但我没有找到一个正确的答案，因为我的设置。我找到了这个教程代码，但是在运行时，我得到了以下错误：
val_acc = history.history['val_acc']
KeyError: 'val_acc'
fit_generator()函数与fit()不同，不允许进行验证分割。那怎么解决呢？
以下是代码：
def plot_training(history):
print (history.history.keys())
acc = history.history['acc']
val_ac
浏览 3提问于2019-10-30得票数 0
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我在mylibrary.py中有一个名为preset_parser的函数，它接受参数filename，即preset_parser(文件名)，并返回一个很长的变量列表，例如 def preset_parser(filename):
... defines variable values based on reading the file
return presetsdf, preset_name, preset_description, preset_instructions, preset_additional_notes, preset_placeholder, pre_use
浏览 17提问于2021-07-27得票数 1
2回答
我正在尝试微调一个使用transformers库的模型，我对优化器和调度器有点不确定。
首先，我知道我应该使用transformers.AdamW，而不是Pytorch的版本。另外，我们应该按照本文的建议使用热身调度器，所以调度器是使用get_linear_scheduler_with_warmup函数从transformers包创建的。
我要问的主要问题是：
应该用热身来调用get_linear_scheduler_with_warmup。用2来热身10个年代可以吗？
我什么时候打电话给scheduler.step()？如果我在train之后学习，第一个时代的学习率是零。我该为每一批
浏览 1提问于2020-02-07得票数 12
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1回答
训练和验证精度高，测试精度低
、、、、
向大家问好！！
我对我的模特有意见。我正在用MobileNet基模型训练一个转移学习的CNN。我的数据集由三个类组成：“纸，剪刀，石头”(8751张图像，所有的类都是完全平衡的)，我用它为“纸，剪刀，石头”游戏创建了一个手势识别模型。
在使用keras的训练阶段，我在训练集和测试集(准确度、精度，AUC几乎都在0.98%)上都取得了优异的结果：
这是最后一个时代。
当我使用验证集时，这些指标的结果非常低：
我认为这可能是由于过度拟合所致，我应该对我的模型做一些调整，事实上，通过增强，我增加了数据集中的图像数量，然后我试图通过添加层来修改MobileNet的基本模型。
但事情没有好转..
浏览 7提问于2022-02-13得票数 1
我想我的问题是因为变压器版本错配.但我想在这方面有所帮助..。
以前，我使用huggingface库来执行。这需要一个语料库，一个现有的BERT模型，并使用这个语料库对模型进行微调。我的命令是
python run_language_modelling.py --output_dir=lm_finetune --model_type=bert --model_name_or_path=bert-base-uncased --do_train --train_data_file=thread0_wdc20.txt --do_eval --eval_data_file=wiki.test.raw
浏览 9提问于2020-12-01得票数 2
我想在UItextView中将文本垂直居中对齐。
我正在使用下面的代码
UITextView *tv = object;
CGFloat topCorrect = ([tv bounds].size.height - [tv contentSize].height * [tv zoomScale])/2.0;
topCorrect = ( topCorrect < 0.0 ? 0.0 : topCorrect );
tv.contentOffset = (CGPoint){.x = 0, .y = -topCorrect}
；
不知何故，这在iOS 5中不起
浏览 0提问于2013-06-10得票数 7
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2回答
我想去除黑色面具和身体图像之间的白色边框。
图像输入示例：
厚度为1的图像输出：
厚度为2的图像输出：
我尝试了一些我在这里找到的模糊和阈值游戏，我也用这段代码来查找和绘制轮廓。
thickness = 3
image = cv2.imread('../finetune/22.png')
blank_mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cnts = cv2.fi
浏览 4提问于2019-11-11得票数 2
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最近，我尝试运行一个Github代码，但是我获得了以下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:拆分方式的数目应该均匀地划分拆分维度，但得到split_dim 1(大小= 1)和num_split 4[节点模型5/模型4/up_sampling3d/ split (定义在/home/svu/e0310071/self-supervised-3d-tasks/self_supervised_3d_tasks/finetune.py:174)上)]。
有人知道这个错误是什么意思吗？split_dim和num_s
浏览 1提问于2022-03-11得票数 0
因此，我遵循网格变压器微调，以微调GPT。我以前在上微调过一个模型，但是后来删除了这个优化模型。现在，我试图在同一个VM中微调一个新模型，但是代码试图打开一个tpu_logs文件。它说它没有许可，但我想可能是因为它被删除了，不确定。不管怎么说，以前有人遇到过这个问题吗？
我在航站楼上发现了很多这样的东西：Could not open the log file '/tmp/tpu_logs/tpu_driver.[vm-code].[my-account].log.INFO.20220623-164754.59430': Permission denied
就好像代码库中有什么东
浏览 23提问于2022-06-23得票数 1
预先训练的模型在不同的工作中被广泛使用。我想知道一个预先训练过的模型在数据域A上是否能很好地在数据域B上工作。
例如，如果我微调一个模型(经过ImageNet训练)来解决生物医学方面的一些分类问题，这种预先训练的-finetune方法会比训练我自己的模型更好吗？
浏览 0提问于2022-10-20得票数 0
如何加载caffemodel权重(与解算器一起)，以便随后使用Python进行重新训练？
换句话说，Pycaffe中的以下命令行对应的内容是什么？
build/tools/caffe train \
-solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt \
-weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
浏览 0提问于2017-03-06得票数 1
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我正在用一种蛮力战术来解决我的问题。其思想是I循环通过3个不同的范围，例如嵌套循环，以10的增量显着地减少组合的数量。
然后，我取第一个函数中给我的三个解，重新定义函数的循环范围参数，从而得到一个更精确的解。
这是我的密码：
# first broad looping function to zone down to the relevant area of my solution
def t1_solve(cgoal):
max_value = None
nc_f = None
c_f = None
cd_f = None
for i, j, k in
浏览 2提问于2014-10-10得票数 0
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1回答
我在linux机器上安装了ez publish 5，但是当我进入基于web的安装向导时，我在第一页就卡住了。单击Next >不会做任何事情，只会刷新页面。
有没有人经历过这个？
附加信息:点击Finetune也不起作用，我已经下载了另一个版本的ez发布，同样的问题也出现了。
浏览 4提问于2013-03-15得票数 0
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我正在对嵌入矩阵进行部分微调(只针对某些特定的索引)。但在后向阶段，其他预期不会被修改的嵌入会被改变。
下面是一个示例：
import torch
from torch import nn
embeds = nn.Embedding(10, 3)
optim = torch.optim.Adam(params=embeds.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-6)
indexes = torch.tensor([1,2,3]) # expected to finetune
bce_loss = nn.BCELoss()
optim.zero_g
浏览 8提问于2021-10-18得票数 0
当我想使用slim.evaluation.evaluate_once()函数评估我的模型时，遇到了NotFoundError。它告诉我找不到模型的键或值。如下所示：
Running evaluation Loop...
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2017-08-25-11:40:57
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2017-08-25-11:40:57
INFO:tensorflow:Restoring parameters from tmp/flowers/finetune_log/model
浏览 1提问于2017-08-25得票数 0
我将从提供的预训练模型中优化一些图像模型：
以下是finetune脚本的模板：
$ DATASET_DIR=/tmp/flowers
$ TRAIN_DIR=/tmp/flowers-models/inception_v3
$ CHECKPOINT_PATH=/tmp/my_checkpoints/inception_v3.ckpt
$ python train_image_classifier.py \
--train_dir=${TRAIN_DIR} \
--dataset_dir=${DATASET_DIR} \
--dataset_name=flowers \
浏览 7提问于2018-06-06得票数 0
全。当我在centos 6.5上做caffe时，我遇到了这样的错误：
$ make all
PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto
CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
........
CXX src/caffe/common.cpp
AR -o .build_release/lib/libcaffe.a
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3
CXX tools/finetune_net.cpp
CXX/LD -o .build_release/too
浏览 3提问于2016-10-17得票数 1
1回答
每次训练模型时，我都必须加载模型。模型的加载大约需要3.9秒。我想在内存中加载模型一次，这样我就可以继续使用它进行训练。
浏览 13提问于2019-07-04得票数 0
到目前为止，我已经创建了从PyTorch闪电模块继承的分类器类。培训和验证运行顺利，从先前创建的training_loader和val_loader获得批处理。现在，我想做预测，但我不知道如何用正确的方式去做。我不知道是否应该使用加载器来完成这个任务，或者是否应该迭代目录中的图像，在这种情况下，我应该应用哪些转换来使它们以正确的格式进行，以便我的模型能够进行预测？
train_loader = DataLoader(train_ds,
batch_size=32,
collate_fn=c
浏览 6提问于2022-02-17得票数 0
我有点困惑于以下术语:预培训，finetune和特征提取。我想使用一个开箱即用的模型来训练一个贪婪的数据集。如果我要使用resnet，我会对它进行预培训吗？在什么情况下，我会细化模型或特征提取？既然模型是预先训练的，那么在ImageNet上使用相同的权重是否明智呢？
浏览 0提问于2022-07-29得票数 1
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2回答
我使用TF-slim来训练我自己的数据集。根据本教程，在finetune_inception_v1_on_flowers.sh中，我将检查点路径设置为./inception_resnet_v2.ckpt，并在另一个文件文件夹中获得许多新的检查点，最新的文件是folder . path 332331-path 00000- of -00001，folder.path 332331 in，folder.path 332331 path。
现在，我想将学习速度更改为精细图灵最近的检查点，但是我不知道如何在finetune_inception_v1_on_flowers.sh中加载它们，因为有3个文件
浏览 1提问于2018-03-05得票数 1
Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[256,128,3,3] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
在这里，我尝试使用vgg来学习使用Fast.ai课程进行深度学习的概念。当我试图读取4个图像的小数据时，它也显示了上面空间中给出的错误。下面是我正在使用的vgg16文件的链接：
在下面的代码中，我的路径是到样本数据的路径，它只包含4-5个图像。
path = "data/dog
浏览 9提问于2018-02-08得票数 0
为了进行优化，您将使用来自CIFAR-100数据集的“bus”和“tiger”类的数据。您的任务是了解如何对预先训练的CNN模型进行微调，使用训练数据(我认为每个类有500张图像)“bus”和“tiger”类对网络进行微调，并使用相同2个类的测试数据(每个类100张图像)验证准确性。可以在预先训练的模型的所选层上执行微调。当您微调最后一层、最后两层、最后三层、最后四层和所有五层时，需要记录测试精度
我的第一个问题是如何只使用cifar100中的总线和老虎来训练模型？第二个问题是如何微调最后一层，最后两层等。
我正在进行CIFAR10的预训，然后想在公交车和老虎上使用，从cifar100到fin
浏览 3提问于2019-11-14得票数 2
在我的管道中，多个步骤是独立的，因此我希望它们基于输入依赖项并行运行。 因为我使用的计算有多个节点，所以我希望这是默认设置。 例如： ? 上面的3个步骤应该并行运行，一旦输入得到满足，两个finetune步骤就应该并行运行，对于rgb_test也是如此。 目前一次只有一个步骤运行，其他的都是Queued。
浏览 25提问于2021-09-02得票数 1
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我正在尝试在ubuntu16.04上安装BVLC Caffe框架。我在他们自己的github 中完成了所有的安装步骤。当我输入"make all“时，我会得到以下错误：
-o / -lLIBRARIES /bin/ ld :找不到-l+= /usr/bin/ld:找不到-lopencv_imgcodecs collect2：-lopencv_imgcodecs：-lopencv_imgcodecs collect2：-lopencv_imgcodecs:ld返回1退出状态，Makefile:619: recipe for target‘..build_recipe/tools/CXX
浏览 4提问于2017-01-05得票数 0
1回答
我试图在我的本地机器上运行gpt-2，因为谷歌限制了我的资源，因为我在colab训练的时间太长了。
但是，我无法理解如何加载数据集。在原始colab笔记本中，有gpt2.copy_file_from_gdrive()命令，我无法在本地机器上使用该命令。
在github 上，他们只是将文件shakespeare.txt的名称指定给函数gpt2.finetune，它以某种方式工作，但这对我不起作用。
我们将非常感谢你的帮助。
浏览 3提问于2019-09-25得票数 1
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验证精度停滞，而训练精度提高
、、、、
我刚开始深入学习，所以如果我错过了一些显而易见的东西，我很抱歉。
目前，我正在用我收集的数据集训练CNN。训练时训练精度正常，训练精度提高，达到99%以上的精度。我的验证精度从75%左右开始，在81%±1%左右波动。经过训练，该模型在完全新的数据上表现很好。
Epoch 1/100
187/187 [==============================] - 103s 550ms/step - loss: 1.1336 - acc: 0.5384 - val_loss: 0.8065 - val_acc: 0.7405
Epoch 2/100
187/187 [======
浏览 2提问于2019-07-08得票数 0
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我正在尝试使用PyTorch进行转移学习。我想先训练fc层，然后完善整个网络。不幸的是，经过训练fc层，然后通过我的网络，以finetune，我失去了在第一次训练中获得的准确性。这是一种预期的行为还是我在这里做错了什么？
以下是代码：
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs,
浏览 0提问于2019-08-26得票数 2
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1回答
我在我自己的数据集中使用@kratzert编写的finetune AlexNet体系结构，它正常工作(我从这里获得了代码：)，我想知道如何从他的代码中构建混淆矩阵。我试着用tf.confusion_matrix(labels, predictions, num_classes)来构建混淆矩阵，但我做不到。我搞不懂标签和预测的值应该是什么，我的意思是，我知道应该是什么，但每次我输入这些值时都会出错。有人能在这方面帮助我吗?或者看一看代码(上面的链接)并指导我？
在计算精度之后，我在finetune.py中添加了这两行代码，以便将标签和预测作为类的数量。
with tf.name_scope(&#
浏览 2提问于2018-04-16得票数 1
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加载BertEmbedding时，我得到以下错误
代码：
name = "microsoft/codebert-base"
from transformers import BertModel
from transformers import BertTokenizer
print("[ Using pretrained BERT embeddings ]")
self.bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(name, do_lower_case=lower_case)
self.bert_model
浏览 19提问于2022-03-30得票数 0
3回答
凸面变压器问题
、、、
我用了拥抱脸变压器，但我有一些问题，如下所示。我该如何处理这个问题？
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./.checkpoints',
num_train_epochs=config.n_epochs,
per_device_train_batch_size=config.batch_size_per_device,
per_device_eval_batch_size=config.batch_size_per_device,
warmup_steps=n_warmup_st
浏览 16提问于2022-06-06得票数 1
我有一个神经网络，我在Python中使用Keras / tensorflow。我正在试着习惯使用Python。
在R中，有，它使用来自deepnet的堆叠自动编码器来预训练神经网络。我似乎在Python中找不到类似的函数或包。我需要写我自己的函数吗? Python / Keras也有这样的函数吗？
浏览 19提问于2020-05-11得票数 1
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