最近在研究金融舆情分类的工作,所以调研了一些这方面的内容。 如果对这一块不了解的朋友,首先可能需要先了解下google发布的bert,其实我也是现学的。 NLP的发展历程经过了下面几个阶段,到18年,由google发布的bert在NLP任务上取得不错的成绩,后续近几年就变成预训练模型的世界 ...
学习重点 torchvision包的使用 代码实现 导入相关的库 知识点一 torchvision 很多基于Pytorch的工具集都非常好用,比如处理自然语言的torchtext,处理音频的torchaudio,以及处理图像视频的torchvision。 torchvision包含一些常用的数据集 模型 转换函数。本实验由他来加载模型和进行数据加载器。 设置有关参数 知识点 transforms. ...
2021-10-15 18:52 0 154 推荐指数:
最近在研究金融舆情分类的工作,所以调研了一些这方面的内容。 如果对这一块不了解的朋友,首先可能需要先了解下google发布的bert,其实我也是现学的。 NLP的发展历程经过了下面几个阶段,到18年,由google发布的bert在NLP任务上取得不错的成绩,后续近几年就变成预训练模型的世界 ...
keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用。 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上 ...
预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。 现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet,用一张图片去预测其类别。 1. 下载资源 这里随意从网上下载一张狗的图片。 类别标签IMAGENET1000 ...
微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构 ...
一、运行样例 官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detec ...
在网上看到一篇博客,地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/,是关于利用keras上预训练的模型进行图像分类的示例,于是我也自己动手运行了一下,效果,一般 ...
前面用一个简单的4层卷积网络,以猫狗共25000张图片作为训练数据,经过100 epochs的训练,最终得到的准确度为90%。 深度学习中有一种重要的学习方法是迁移学习,可以在现有训练好的模型基础上针对具体的问题进行学习训练,简化学习过程。 这里以imagenet的resnet50模型进行迁移 ...
如果在通用的下游任务上微调一个模型 其实本文与之前微调模型那篇有点重复,不过本文给出了更多的案例。 这篇教程将会告诉你如果在通用的下游任务上微调一个模型。你需要使用datasets库快速加载和预处理数据集,使它们能够用来训练。 本文会传授你在三个数据集上微调模型: seq_imdb ...