項目使用了預訓練的bert模型進行文本分類 先說一下總體思路： 1.從官方的ckpt模型文件中加載模型，接一層全連接和激活函數，再接一層輸出層即可，根據分類的類別選擇輸出層節點的個數。 2.構造模型后，凍結bert層，只訓練后續接的分類層，保存模型，這一步可以不保存優化器狀態，因為當前優化器 ...

Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable，它其實是對Tensor的封裝，同時提供了data，grad等借口，這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...

這是一篇需要仔細思考的博客； 預訓練模型 tensorflow 在 1.0 之后移除了 models 模塊，這個模塊實現了很多模型，並提供了部分預訓練模型的權重； 圖像識別模型的權重下載地址 https://github.com/tensorflow/models/tree ...

所謂fine tune就是用別人訓練好的模型，加上我們自己的數據，來訓練新的模型。fine tune相當於使用別人的模型的前幾層，來提取淺層特征，然后在最后再落入我們自己的分類中。 fine tune的好處在於不用完全重新訓練模型，從而提高效率，因為一般新訓練模型准確率都會從很低的值開始慢慢上升 ...

©NLP論文解讀 原創•作者 |FLIPPED 研究背景 隨着計算算力的不斷增加，以transformer為主要架構的預訓練模型進入了百花齊放的時代。BERT、RoBERTa等模型的提出為NLP相關問題的解決提供了極大的便利，但也引發了一些新的問題。 首先這些經過海量數據 ...

首先參考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 這是一個傻瓜似的目標檢測樣例，目前還不清楚圖片怎么轉換，怎么驗證，后續繼續跟進 模型測試（1）圖片數據集上測試 python examples/ssd/score_ssd_pascal.py ...

一、運行樣例 官網鏈接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有問題，沒有運行起來，所以先使用一個別人寫好 ...

轉自Caffe fine-tuning 微調網絡 一般來說我們自己需要做的方向，比如在一些特定的領域的識別分類中，我們很難拿到大量的數據。因為像在ImageNet上畢竟是一個千萬級的圖像數據庫，通常我們可能只能拿到幾千張或者幾萬張某一特定領域的圖像，比如識別衣服啊、標志啊、生物種類等等。在這 ...