pytorch预训练模型
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 ...
原文：Paddle预训练模型应用工具PaddleHub
Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub，快速体验模型以及实现迁移学习。建议使用GPU环境运行相关程序，可以在启动环境时，如下图所示选择 高级版 环境即可。 如果没有算力卡资源可以点击链接申请。 概述 首先提个问题，请问十行Python代码能干什么 有人说可以做个小日历 做个应答机器人等等，用十行代码可以成功训练出深度学习模型， ...
2021-02-11 08:03 0 483 推荐指数：
相关推荐
预训练模型（三）-----Bert
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 ...
预训练模型之Roberta
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 ...
tensorflow 预训练模型列表
tensorflow 预训练模型列表 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim Pre-trained Models Neural nets work best when they have many ...
如何读取部分的预训练模型
1. 读取预训练模型和现有模型的重合部分 reference: https://discuss.pytorch.org/t/how-to-load-part-of-pre-trained-model/1113/3 2. 如果预训练模型有Module而目前的没有 参考 ...
梳理NLP预训练模型
在2017年之前，语言模型都是通过RNN，LSTM来建模，这样虽然可以学习上下文之间的关系，但是无法并行化，给模型的训练和推理带来了困难，因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型，叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN，LSTM的依赖 ...
bert 预训练模型路径
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BE ...
pytorch:修改预训练模型
torchvision中提供了很多训练好的模型，这些模型是在1000类，224*224的imagenet中训练得到的，很多时候不适合我们自己的数据，可以根据需要进行修改。 1、类别不同 2、添加层后，加载部分参数 参考：https://blog.csdn.net ...