开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

MXnet微调保存模型

MXNet是一个深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。微调是指在已经训练好的模型基础上，通过对新数据进行少量训练来适应新任务或新数据集。

保存模型是将训练好的模型参数和结构保存到磁盘上，以便后续使用或分享给他人。MXNet提供了多种保存模型的方法，包括保存整个模型、仅保存模型参数、以及保存模型结构等。

MXNet微调保存模型的步骤如下：

加载预训练模型：首先，需要加载一个预训练的模型作为基础模型。MXNet提供了一些预训练的模型，可以从MXNet模型库或其他来源获取。
修改模型结构：根据新任务或新数据集的需求，可能需要对模型结构进行修改。可以添加、删除或替换模型的层，以适应新任务的要求。
冻结部分参数：通常情况下，我们会冻结一部分参数，即保持其不可训练。这是因为预训练模型已经在大规模数据上进行了训练，其中的参数已经具有较好的特征提取能力，只需要微调部分参数即可。
定义新任务的输出层：根据新任务的要求，定义一个新的输出层。这个输出层通常是一个全连接层，其输出节点数等于新任务的类别数。
设置训练参数：设置微调过程中的训练参数，如学习率、优化器等。
进行微调训练：使用新任务的数据集对模型进行微调训练。可以根据需要设置训练的轮数和批次大小等。
保存微调后的模型：在微调训练完成后，将微调后的模型保存到磁盘上，以便后续使用或分享给他人。

MXNet提供了gluoncv.model_zoo模块，其中包含了一些常用的预训练模型和微调方法。可以使用该模块来加载预训练模型、修改模型结构、冻结参数、定义新任务的输出层，并进行微调训练和保存模型。

更多关于MXNet微调保存模型的信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

腾讯云MXNet产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/mxnet
MXNet官方文档：https://mxnet.apache.org/
MXNet模型库：https://mxnet.apache.org/versions/1.8.0/api/python/docs/tutorials/packages/gluon/model_zoo/index.html

相关搜索:huggingface -在本地保存微调的模型-以及tokenizer？Keras模型在微调时变得更糟 MXNet (Perl API)：如何拟合()动物园模型 mxnet:将数组的元组列表保存到文件 MXNET能否在R中拟合回归LSTM模型？为微调的模型找到顶层使用TensorFlow2.0保存和加载微调的bert分类模型保存Django FileResponse后停止微调器保存“微调”的bert模型保存微调Tensorflow模型时列表索引超出范围

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

MXNET学习笔记（二）：模型的保存与加载

当序列化 NDArray 的时候，我们序列化的是NDArray 中保存的 tensor 值。当序列化 Symbol 的时候，我们序列化的是 Graph。...import mxnet as mx a = mx.sym.Variable('a', shape=[2,]) b = mx.sym.Variable('b', shape=[3,]) c = a+b...保存使用 checkpoint callback 在每个 epoch 之后保存一次参数。...模型参数，使用 load_checkpoint 方法 # 不仅加载了参数，同时加载了 Symbol sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint...#serialize-from-to-distributed-filesystems https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/symbol.html

3.4K7 0

Mxnet模型性能优化

导语：模型优化有很多方法，比如模型压缩、模型剪纸、转tensorrt等。本文讨论mxnet模型tesorrt优化，主要解决动态batch、Op不支持问题。 1....环境信息 cuda 10.2.89 cudnn 8.0.3.33 mxnet-cu102 1.8.0...to onnx from mxnet.contrib import onnx as onnx_mxnet symbol_model = "....batch mxnet没有dynamic_axes可以配置，此时转好的模型batch固定为1。...： [旧slope模型结构] 修改后模型结构： [新slope模型结构] 4. onnx简化 from onnxsim import simplify model_onnx = onnx.load(onnx_path

5072 0

ChatGLM模型微调

ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3 微调前建议将模型下载到本地。微调前还需要安装依赖。...这种方法在微调的step较多的情况下会影响到模型的工具调用功能。...在这里，我们有意将工具处理成了 list[str] 这样的自然语言形式，以观察模型在微调前后对工具定义的理解能力。 ....ChatGLM3-6B-base 微调示例 base模型不具备对话能力，仅能够生成单轮回复。...训练精度强烈推荐使用 bf16 格式进行微调，并确认所有依赖和硬件满足微调硬件要求，否则可能出现 loss = 0 的情况。（5）部署和推断测试同Chat微调模型

9432 1

有基础（PytorchTensorFlow基础）mxnet+gluon快速入门mxnet基本数据结构mxnet的数据载入网络搭建模型训练准确率计算模型保存与载入

acc.update(preds=predictions, labels=label) return acc.get()[1] evaluate_accuracy() 0.95079999999999998 模型保存与载入...mxnet mxnet保存模型 mxnet在fit中使用mx.callback.module_checkpoint()作为fit参数epoch_end_callback可以在训练中保存模型训练完成后可以使用...module.save_checkpoint()保存模型 mxnet_model.save_checkpoint("mxnet_",3) INFO:root:Saved checkpoint to "mxnet..._-0003.params" mxnet载入模型使用mx.model.load_checkpoint()和mx.model.set_params载入模型 # mxnet_model2 = mx.mod.Module...} gluon gluon保存模型使用gluon.Block.save_params()可以保存模型 gluon_model.save_params("gluon_model") gluon载入模型

2.3K8 0

PyTorch模型微调实例

__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢...没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。...PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。为什么要微调 1....这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练好的模型。 2....下面我们就将这些不进行反向传播或者说不更新网络权重参数层的计算结果保存下来，这样我们以后使用的时候就可以直接将这些结果输入到FC层或者以这些结果构建新的网络层，省去了计算的时间，并且这样如果只训练全连接层

1.7K1 0

【mxnet速成】mxnet图像分类从模型自定义到测试

https://github.com/longpeng2008/LongPeng_ML_Course 01mxnet是什么 mxnet是amazon的官方框架，下面参考mxnet的官方简介 https:...实现辅助函数也容易，例如对任何计算图都提供forward和backward函数，另外也方便对计算图进行可视化，将图保存到硬盘和从硬盘读取。...MXNet尝试将两种模式无缝的结合起来。...在命令式编程上MXNet提供张量运算，进行模型的迭代训练和更新中的控制逻辑；在声明式编程中MXNet支持符号表达式，用来描述神经网络，并利用系统提供的自动求导来训练模型。...5.3 模型测试使用mx.model.load_checkpoint载入预训练的模型，如下 epoch = int(sys.argv[1]) #check point step gpu_id = int

5941 0

MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...print(mxnet_key, '=> ', state_key, end=' ') mxnet_array = mxnet_aux[mxnet_key] if aux else mxnet_weights...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下：（1）创建pytorch的网络结构模型...，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights；（3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）对一些指定的key...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。

2.2K3 0

解读大模型的微调

实际上，可以使用预训练的大型语言模型进行新任务的上下文学习并进行微调。那么，什么是上下文学习？又如何对大模型进行微调呢？ 1....如果无法直接访问模型，例如通过 API 使用模型，上下文学习非常有用。与上下文学习相关的是“硬提示微调”的概念，可以通过修改输入来期望改善输出。...由于目标任务和目标领域与模型预训练的数据集相似程度的不同，几乎总是通过微调所有层来获得更优秀的模型性能。因此，当优化模型性能时，使用预训练LLM的黄金标准是更新所有层。...参数高效微调参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用的同时重复使用预训练模型。...如前所述，微调更多的层通常会导致更好的结果。如果想要微调更大的模型，例如重新生成的LLM，这些模型只能勉强适合GPU内存，该怎么办呢？人们开发了几种技术，只需训练少量参数便可通过微调提升LLM的性能。

7563 0

扩展指令微调语言模型

实验结果表明，指令微调在任务数量和模型规模上都具有良好的扩展性。它们各自的扩展行为表明未来的研究应进一步扩大任务数量和模型规模。其次，研究了微调对模型执行推理任务的影响。...最后，可以额看到将模型规模增加一个数量级（即从8B到62B或从62B到540B）会大幅改善微调和非微调模型的性能。...需要注意的是，确定指令微调对于小型模型或大型模型的改进程度（相对于没有微调的基准）可能会更加复杂。...指令微调大幅改善了所有模型类型的标准化平均性能。对于没有进行指令微调的T5模型，作者使用了进行语言建模的标准目标在C4上训练的经过LM适应的模型。...考虑到评估基准的难度以及T5模型不是多语言的事实，与未经微调的模型相比，T5模型从指令微调中受益最大。

2693 0

大模型微调方法总结

假设要在下游任务微调一个预训练语言模型（如 GPT3），则需要更新预训练模型参数，公式表示如下： W0 是预训练模型初始化的参数，ΔW 就是需要更新的参数。...如果是全参数微调，则它的参数量=W0 参数量（如果是 GPT3，则 ΔW≈175B）。从这可以看出要全参数微调大语言模型，小家小户是不可能的。...在预训练模型每一层(或某些层)中添加 Adapter 模块(如上图左侧结构所示)，微调时冻结预训练模型主体，由 Adapter 模块学习特定下游任务的知识。...通过添加 Adapter 模块来产生一个易于扩展的下游模型，每当出现新的下游任务，通过添加 Adapter 模块来避免全模型微调与灾难性遗忘的问题。...Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数，通过引入少量针对特定任务的参数，来存储有关该任务的知识，降低对模型微调的算力要求。

2.1K4 1

GLoRA—高效微调模型参数！

FacT：FacT提出使用张量分解方法来存储额外的权重，将模型的权重张量化为单个3D张量，然后将其相加分解为轻量级因子。在微调中，只有因子会被更新和存储。...One-for-All unified formulation 对于模型微调，本文提出了一个统一的公式，包含所有可调维度，包括但不限于权重空间和特征空间。...通过PETL方法微调的模型应该表现出增强的域泛化能力，从而使它们更适用于现实场景。下表展示了GLoRA的域外泛化能力，其中单个ImageNet-1K微调的GLoRA模型经过域外数据集的测试。...总结本文提出了GLoRA，这是一种广义参数高效的微调方法，它成功地证明了增强大规模预训练模型的微调和迁移学习能力的有效性。...这项工作不仅有助于改进大规模预训练模型的微调过程，而且还为未来的工作开辟了新的途径，包括进一步探索广义低秩适应技术、混合方法的开发以及搜索和优化算法的改进。

3161 0

Keras保存模型

一旦你利用Keras完成了训练，你可以将你的网络保存在HDF5里面。 keras的模型保存分为多种情况。...一、不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构，但是仅仅是打印到控制台。...keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图二、保存模型结构 keras.models.Model 对象的to_json,to_yaml只保存模型结构...三、保存全部结构（最常用的方法） keras.core.saving.py这个文件十分重要，keras的模型保存、加载都需要这个文件。.../model/model.yaml', 'w') as file: file.write(model_yaml) # 保存模型权重值 model.save_weights('..

1K2 0

pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）

1、比较模型这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。...2、创建模型在任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅采用一个参数，即型号ID作为字符串。...尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成，但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时，有一种快速的方法可以对模型进行集成。...3、微调模型在任何模块中调整机器学习模型的超参数就像编写tune_model一样简单。它使用带有完全可定制的预定义网格的随机网格搜索来调整作为估计量传递的模型的超参数。...对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。

2.1K1 0

微调Whisper模型和加速推理

finetune.py：微调模型。 merge_lora.py：合并Whisper和Lora的模型。 evaluation.py：评估使用微调后的模型或者Whisper原模型。...准备好数据之后，就可以开始微调模型了。...第二个--output_path是是训练时保存的Lora检查点路径，因为我们使用Lora来微调模型。其他更多的参数请查看这个程序。...微调完成之后会有两个模型，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。...这个程序只需要传递两个参数，--lora_model指定的是训练时保存的检查点路径，注意后面还有adapter_model，第二个--output_dir是合并后模型的保存目录。

2.1K3 0

聊聊预训练模型的微调

翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...tokenized_datasets["validation"], data_collator=data_collator, tokenizer=tokenizer, ) 要在数据集上微调模型...，我们只需调用训练器的 train() 方法： trainer.train() 这将开始微调（在 GPU 上应该需要几分钟）并每 500 步报告一次训练损失。...BERT 论文中的表格报告了基本模型的 F1 分数为 88.9，这是非case的模型，而我们目前使用的是case的模型，这解释了更好的结果。

3762 0

OpenAI模型微调快速入门

微调前的建议微调 OpenAI 文本生成模型可以使它们更适合特定应用程序，但这需要仔细投入时间和精力。...我们建议在测试集上从基础模型和微调模型生成样本，并并排比较样本。理想情况下，测试集应包括在生产用例中可能发送到模型的输入的完整分布。...如果模型似乎没有收敛，则增加learning rate multiplier 微调示例指定风格和语气构建一个微调模型，该模型使模型遵循特定的风格和语气指导，而不仅仅是提示。...函数调用的微调还可用于自定义模型对函数输出的响应。...微调后的模型价格如下，其中gpt-3.5-turbo模型价格提升了3倍。

8323 2

【colab pytorch】保存模型

保存模型总体来说有两种：第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练（1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict...(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict()：优化器 epoch...：保存epoch，为了可以接着训练（2）恢复模型 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict...(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1 第二种：保存测试的模型，一般保存准确率最高的（1）保存模型这时我们只需要保存模型参数就行了...torch.save(model.state_dict, path) （2）恢复模型 model.load_state_dict(torch.load(path))

1.5K2 0

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

通常，只有预训练模型中的一部分层被微调，例如只微调模型的最后几层或者某些中间层。...在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务上表现更好；评估使用目标任务的测试集对微调后的模型进行评估，得到模型在目标任务上的性能指标。...1.3 监督微调的特点监督式微调能够利用预训练模型的参数和结构，避免从头开始训练模型，从而加速模型的训练过程，并且能够提高模型在目标任务上的表现。...与样例 1 一样，BERT 模型微调时，将预训练好的模型参数复制到微调模型，而输出层参数随机初始化。...当使用自适应优化器时，由于不需要计算梯度以及保存太多模型参数，LoRA 使得微调效果更好，并将微调的硬件门槛降低了 3 倍。

5K5 3

独家 | 何时微调大语言模型？

作者：Skanda VIvek翻译：陈之炎校对：zrx 本文约3100字，建议阅读7分钟对开源的大语言模型进行微调的确令人兴奋不已，相比之下，又如何微调非开源的大语言模型呢？...标签：大语言模型领英（LinkedIn）账号的fork中向我提出了这样一个问题：如何微调诸如LLaMA的开源模型。...其中一个观点是，假设需要回答成千上万份文件中的问题，此时，对这些数据进行训练或微调开源模型，并询问利用这些数据微调模型会不会更容易一些？...这就是微调的作用所在。微调LLM 在讨论微调大语言模型之前，首先谈谈像BERT这样的小语言模型的微调，这在大语言模型出现之前很常见。...这与在特定的任务上微调BERT模型截然不同。

3292 0

微调预训练的 NLP 模型

针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南简介在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...❞ 本教程重点介绍使用易于访问的开源数据微调通用句子编码器 (USE) 模型。可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...在本教程中，我们将专注于一次（几次）学习方法与用于微调过程的暹罗架构相结合。理论框架可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...下一步涉及使用基线模型构建暹罗模型架构，并使用我们的特定领域数据对其进行微调。...本教程以通用句子编码器 (USE) 模型为例，提供了微调过程的分步指南。我们探索了理论框架、数据准备、基线模型评估和实际微调过程。结果证明了微调在增强域内相似性得分方面的有效性。

2473 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭