首先明確預訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的,預訓練模型的參數如何跟自己的網絡匹配的呢: 參考官網教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
Pretrain參數是 版本才加入的參數,作者加入這個參數的目的應該是提升模型的訓練速度和增強適應性。具體有哪些提升,需要大家去摸索,我這里分享一下自己的使用過程。 這個參數僅針對SAE模型,並且只有在第一次啟動的時候可以配置,配置完之后,一旦中斷訓練之后,這個預訓練環節就結束了。 上圖為預訓練的效果圖,這個界面紅紅綠綠配上灰色,看起來還挺好看。 除了顏色上的差別之外,看起來和平時的訓練並沒有什么 ...
2019-09-06 23:30 0 1387 推薦指數:
首先明確預訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的,預訓練模型的參數如何跟自己的網絡匹配的呢: 參考官網教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
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 ...
vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in va ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指預訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...
目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...
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 ...
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 ...
1.加載預訓練模型: 只加載模型,不加載預訓練參數:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...