首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的，预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢： 参考官网教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...

项目使用了预训练的bert模型进行文本分类 先说一下总体思路： 1.从官方的ckpt模型文件中加载模型，接一层全连接和激活函数，再接一层输出层即可，根据分类的类别选择输出层节点的个数。 2.构造模型后，冻结bert层，只训练后续接的分类层，保存模型，这一步可以不保存优化器状态，因为当前优化器 ...

vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in va ...

1.什么是Bert？ Bert用我自己的话就是：使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错，就是有好多2，每个2有什么意思呢？ 先大体说一下，两阶段是指预训练和微调阶段，两任务是指Mask Language和NSP任务，两个版本是指Google发布 ...

目录 概述 RoBERTa的主要改进 改进优化函数参数 Masking策略 模型输入格式与NSP 更大的batch size 更大语料与更长的训练步数 字节级别的BPE文本编码 实验效果 总结 ...

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值 ...

一、运行样例 官网链接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题，没有运行起来，所以先使用一个别人写好 ...

1.加载预训练模型： 只加载模型，不加载预训练参数：resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型结构 resnet18.load_state_dict(torch.load ...