文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...使用模型 首先需要安装transformers库，使用以下命令安装： pip install transformers 接下来在代码中调用AutoTokenizer.from_pretrained和AutoModel.from_pretrained...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?...把弹窗内的文件全部下载下来 ? 我们假设文件保存在E:\models\hfl\chinese-xlnet-base\目录下 ?
背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。...原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。...本质上保存的权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.在单卡环境下，用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数，灵活。...：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别 测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4 在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】： gpu_ids...多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
希望本文能帮助你解决类似的问题，顺利进行深度学习模型的开发和应用。示例代码：图像分类模型加载权重在图像分类任务中，我们可以使用一个预训练的模型作为基础网络，在自己的数据集上进行微调训练。...下面是一个示例代码，展示了如何加载预训练模型的权重，以及如何处理出现的“Unexpected key(s) in state_dict”错误。...=False)在这个示例代码中，我们首先创建了一个预训练的ResNet-18模型，在加载预训练权重之前需要设置pretrained=False。...然后，我们加载预训练模型的权重，保存在state_dict中。 接着，我们对比了模型结构和加载的权重结构的键是否一致。...strict=False参数是在PyTorch中加载模型权重时的一个可选参数。它用于控制加载权重时的严格程度。
from_pretrained()实例化方法从预训练实例以简单统一的方式初始化，该方法将负责从库中下载，缓存和加载相关类提供的预训练模型或你自己保存的模型。...因此，这个库不是构建神经网络模块的工具箱。如果您想扩展/构建这个库，只需使用常规的Python/PyTorch模块，并从这个库的基类继承，以重用诸如模型加载/保存等功能。...其余的文件分为两部分: 主要的类详细介绍了三种主要类(配置、模型、tokenizer)的公共功能/方法/属性，以及一些作为训练工具提供的优化类， 包引用部分详细描述了每个模型体系结构的每个类的所有变体，...快速入门：使用 这里有两个例子展示了一些Bert和GPT2类以及预训练模型。 有关每个模型类的示例，请参阅完整的API参考。...，使用GPT2Tokenizer和GPT2LMHeadModel类以及OpenAI的预训练模型来预测文本提示中的下一个标记。
了解训练模型的基本步骤： 1.向前传播——2.计算损失——3.归零梯度——4.对损失执行反向传播——5.更新优化器（梯度下降），如何使用模型进行于预测（推理），如何保存和加载PyTorch模型....PyTorch进行迁移学习：在预训练模型上进行训练：知道为何要进行迁移学习以及如何加载Pytorch预训练模型进行训练。...我们将在这些层上训练我们的模型。这意味着我们不会在训练过程中更新其它层的权重。...这意味着有些数据可能永远不会进入测试加载器，从而不会被模型预测。...我们使用《06-PyTorch迁移学习：在预训练模型上进行训练》[14]一文中定义的train_step()、test_step()和train()函数来训练模型，关于这些深度学习的更多知识建议浏览【
在我们的例子中，我们以最简单的方式做到： 保持预训练的卷积层（即，所谓的特征提取器），保持它们的权重不变。 删除原始稠密层，并用我们用于训练的新稠密层替换。 ?...也就是说，我们： 加载预训练好的网络，减掉头部并固定权重， 添加自定义稠密层（我们选择128个神经元的隐藏层）， 设置优化器和损失函数。...一般来说，有两种类型保存： 将整个模型结构和训练权重（以及优化器状态）保存到文件中， 将训练过的权重保存到文件中（将模型架构保留在代码中）。 你可以随意选择。在这里，我们保存模型。...在Keras中，可以将所有内容保存到HDF5文件，或将权重保存到HDF5，并将架构保存到可读的json文件中。另外，你可以加载模型并在浏览器中运行它。 目前，PyTorch创建者建议仅保存权重。...这种序列化方便了转换模型。 PyTorch可以使用任何Python代码。所以我们必须在Python中重新创建一个模型。在两个框架中加载模型权重比较类似。
/ctpn/ctpn/other.py 的draw_boxes函数的最后部分， cv2.inwrite('dest_path',img)，如此， 可以得到ctpn检测的文字区域框以及图像的ocr识别结果.../ctpn/ctpn/train_net.py 预训练的vgg网络路径VGG_imagenet.npy将预训练权重下载下来，pretrained_model指向该路径即可, 此外整个模型的预训练权重checkpoint.../train/keras_train/train_batch.py model_path--指向预训练权重位置 MODEL_PATH---指向模型训练保存的位置keras模型预训练权重 pythorch...training)", default=预训练权重的路径，看你下载的预训练权重在哪啦) parser.add_argument( '--experiment', help='Where...to store samples and models', default=模型训练的权重保存位置,这个自己指定) 识别结果展示 文字检测及OCR识别结果 ?
训练和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，将数据集分成3个部分是很常见的： 训练集：用于训练模型，即计算损失并使用梯度下降调整模型的权重 验证集：用于在训练时评估模型，调整超参数（学习率等）并选择最佳版本的模型...要在我们的模型中包含此附加功能，我们需要通过从PyTorch扩展nn.Module类来定义自定义模型。 在__init__构造函数方法中，我们使用nn.Linear实例化权重和偏差。...训练模型 现在我们已经定义了数据加载器，模型，损失函数和优化器，我们已准备好训练模型。 训练过程几乎与线性回归相同。...通过收集更多的训练数据，增加/减少模型的复杂性以及更改超参数，确定我们的模型表现不佳的位置可以帮助我们改进模型。 最后，让我们看看测试集上模型的整体损失和准确性。...保存并加载模型 由于我们已经长时间训练模型并获得了合理的精度，因此将权重和偏置矩阵保存到磁盘是个好主意，这样我们可以在以后重用模型并避免从头开始重新训练。以下是保存模型的方法。
03 修改预权重文件 本章中采用在预训练权重的基础上进行训练，使用预训练权重的好处在于，不仅能够保证模型快速收敛，减少训练模型的时间，也能避免从零开始训练导致训练过程中出现梯度爆炸和梯度消失的情况发生...因此使用预训练权重需要首先对预训练权重的结构以及其存储训练的方式进行了解。...预训练权重的存储方式根据其训练方式可以分为CPU训练、单GPU训练和多GPU训练，其中CPU和单GPU的情况下保存的模型结构相同；根据存储的方式可以分为保存模型的网络结构和训练参数到权重文件，只保存训练参数到权重文件两种...；根据存储的方式可以分为保存训练过程中训练的批次、训练参数、网络结构的中间结构的权重文件和只保存最终训练参数的权重文件两种方式；根据网络的结构可以通过Python脚本打印出权重文件的网络结构，根据需求可以修改权重中需要修改的网络参数...图8 阈值图 06 实验结果 配置好模型参数后，启动模型开始进行训练，训练OCR模型主要分为生成中间权重文件以及验证实验结果二个部分。详细过程如下。 (1)生成权重文件。
通过这个代码，你可以…… 根据草图训练模型； 通过使用Detectron中得到预训练权重(*.pk)来进行推断； 这个储存器最早是建在jwyang/faster-rcnn.pytorch上的，但是经过多次的修改...如果想给模型加载更多的ImageNet 预训练权重，添加指向预训练权重文件的RESNETS.IMAGENET_PRETRAINED_WEIGHTS 。...因此，使用 COCO 2017 训练-验证切分集来重做结果是可以的。 预训练模型 我使用ImageNet数据在 Caffe中为骨干网络预训练权重。...注： Caffe的预训练权重比Pytorch 预训练的效果要稍好一些。...如果你想用pytorch预训练模型，请记住将图片数据从BGR矩阵转化为RGB矩阵，并且也用pytorch预训练模型过程中相同的数据处理方法（去均值以及标准化）。
，拥有超过32种预训练模型，支持100多种语言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之间具有深厚的互操作性。...AI/ML/NLP教师和教育者 降低计算成本 研究人员可以共享训练好的模型，而不必总是再训练 从业人员可以减少计算时间和生产成本 具有30多种预训练模型的10种架构，其中一些采用100多种语言 为模型生命周期的每个部分选择合适的框架...如何安装套件 模型架构 体系结构(带预训练权重) 在线演示 试用文本生成功能 用法 分词和模型使用：Bert和GPT-2 TF2.0和PyTorch 用10行代码训练TF2.0模型，并将其加载到PyTorch...在将来的某个时候，你将能够从预训练或微调模型无缝过渡到在CoreML中进行生产，或者在CoreML中对模型或应用进行原型设计，然后从TensorFlow 2.0和研究其超参数或体系结构!...import torch from transformers import * # transformer有一个统一的API # 有10个Transformer结构和30个预训练权重模型。
PyTorch是一个常用的深度学习框架，提供了方便的模型保存和加载功能。...示例代码：手动删除不匹配的key假设我们有一个使用ResNet作为骨干网络的目标检测模型，并想要加载预训练的ResNet模型参数。...我们想要加载预训练的ResNet模型参数，但是由于state_dict中的key与模型结构不匹配，我们使用for循环手动删除了不匹配的key。最后，使用新的state_dict加载模型参数。...在PyTorch中，使用state_dict非常方便地保存和加载模型参数。一般来说，一个模型的参数包括骨干网络的权重和偏置以及其他自定义的层或模块的参数。...通过使用state_dict，可以将这些参数以字典的形式进行存储，并在需要时重新加载到模型中。这样可以方便地保存和分享训练好的模型，并在需要时快速加载这些参数。
图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章：PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章：PyTorch之图像篇...# 加载预先训练好的模型权重 del_url = 'https://s3.amazonaws.com/pytorch/test_data/export/superres_epoch100-44c6958e.pth...可在此处找到模型定义和预训练模型。下面是 SRResNet 模型的输入、输出。 ?...第一个用于使用正确的权重初始化网络，第二个实际运行执行模型。在本教程的其余部分，我们将继续使用小型超分辨率模型。...PyTorch实现超分辨率模型的后处理步骤，以构建最终输出图像并保存图像。
2.断点的保存与加载 3.预训练模型的使用 4.模型的冻结 方法一：设置requires_grad为False 方法二：使用 with torch.no_grad() 总结 5.模型的特殊加载方式和加载技巧...例1：加载预训练模型,并去除需要再次训练的层 例2：固定部分参数 例3：训练部分参数 例4：检查部分参数是否固定 6.单GPU训练与多GPU训练 Pytorch 使用单GPU训练 方法一 .cuda(...) 方法二 .to(device) 前言 在我们训练模型时，会经常使用一些小技巧，包括：模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。...还是直接看例子： 例子中的模型是由三个网络块构成，其中bulk1被with torch.no_grad()屏蔽，不参与参数更新。实验结果如下：bulk1中的网络层在运行了一个epoch后权重没变。...5.模型的特殊加载方式和加载技巧 例1：加载预训练模型,并去除需要再次训练的层 注意：需要重新训练的层的名字要和之前的不同。
而在WWM中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同属该词的其他部分也会被mask。...BertTokenizer以及BertModel加载，请勿使用RobertaTokenizer/RobertaModel！...预训练模型准备 可从huggingface官网下载ltp分词模型权重与RoBERTa-wwm-ext预训练模型权重，并存放至${project-dir}/pretrained_model_path/目录下相应文件夹...ckpt_steps：每ckpt_steps保存一次模型 learning_rate: 预训练最大学习率 train_batch_size: 预训练批次大小 data_files_json: 数据集json...：梯度累积 temperature：蒸馏温度 fp16：开启半精度浮点数训练 直接运行以下命令可实现MiniRBT-H256的预训练蒸馏： sh distill.sh 提示：以良好的模型权重初始化有助于蒸馏预训练
研究者发布模型 PyTorch Hub 支持在 GitHub 上发布预训练模型（定义模型结构和预训练权重），这只需要增加一个简单的 hubconf.py 文件。...在 torchvision，模型有以下几部分： 每个模型文件都可以独立的执行 这些模型不依赖 PyTorch 以外的包（在 hubconf.py 中以及集成了相关依赖：dependencies['torch...每个模型都需要创建一个模型入口，以下指定了 bertForMaskedLM 模型入口，并希望获得预训练模型权重： ? 这些入口可以作为复杂模型的包装器，我们能提供注释文档或额外的帮助函数。...用户工作流 PyTorch Hub 允许用户只用简单的几步就完成很多任务，例如 1）探索可用模型；2）加载预训练模型；3）理解加载模型的方法与运行参数。...过去有部分基于 TensorFlow 的 Keras 和基于 PyTorch 的 fast.ai，最近一两年则有大量的模型库和方便用户快速训练和部署模型的代码库，如 Tensor2Tensor，以及针对特定领域的代码库
训练和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，将数据集分成3个部分是很常见的： 训练集：用于训练模型，即计算损失并使用梯度下降调整模型的权重 验证集：用于在训练时评估模型，调整超参数（学习率等）并选择最佳版本的模型...测试集：用于比较不同的模型或不同类型的建模方法，并报告模型的最终准确性 在MNIST数据集中，有60,000个训练图像和10,000个测试图像。...训练模型 现在我们已经定义了数据加载器，模型，损失函数和优化器，我们已准备好训练模型。 训练过程几乎与线性回归相同。...通过收集更多的训练数据，增加/减少模型的复杂性以及更改超参数，确定我们的模型表现不佳的位置可以帮助我们改进模型。 最后，让我们看看测试集上模型的整体损失和准确性。 ?...保存并加载模型 由于我们已经长时间训练模型并获得了合理的精度，因此将权重和偏置矩阵保存到磁盘是个好主意，这样我们可以在以后重用模型并避免从头开始重新训练。以下是保存模型的方法。 ?
图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章：PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章：PyTorch之图像篇...为简单起见，请在此处下载预训练模型。 use_cuda：如果需要和可使用CUDA的布尔标志。注意，带有CUDA的GPU对本教程并不重要，因为本教程使用CPU不会花费太多时间。...您可以训练并保存自己的 MNIST 模型，也可以下载并使用提供的模型。此处的 Net 定义和测试数据加载器已从 MNIST 示例中复制。...本小节的目的是定义模型和数据加载器，然后初始化模型并加载预训练的权重。...在这里，我们为 epsilons 输入中的每个 epsilon 值运行一个完整的测试步骤。对于每个epsilon，我们还保存最终的准确性，并在接下来的部分中绘制一些成功的对抗性示例。
所以本库和源文件有很大的差异，主要差异有以下几点： 某些程序是针对 Windows 环境重新构建的，例如 __name__ =='__ main __'（python程序中的变量）用于检查多线程； 加载和保存权重被修改为与...Github 链接： https://github.com/andy-yun/pytorch-0.4-yolov3 按如下方式训练你的数据、coco、voc data： python train.py...-d cfg/coco.data -c cfg/yolo_v3.cfg -w yolov3.weights 新的权重保存在备份目录中以及时期编号（保存最后 5 个权重，您可以控制train.py中的备份数量...但是，我用预训练的yolov3.weights成功地训练了自己的数据。 您应该注意到，在yolov2或yolov3模型中使用时，锚信息是不同的。...如果要将预训练的权重用作初始权重，请在training命令中添加-r选项 python train.py -d cfg/my.data -c cfg/my.cfg -w yolov3.weights -
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