原文:DeepFaceLab 模型預訓練參數Pretrain的使用!

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:

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caffe使用訓練模型進行finetune

首先明確訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的,訓練模型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 ...

Fri Dec 30 00:47:00 CST 2016 1 6792
訓練模型finetune使用思路

項目使用訓練的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 ...

Sun Dec 05 20:16:00 CST 2021 0 97
訓練模型(三)-----Bert

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 ...

Tue Aug 25 01:25:00 CST 2020 0 473
訓練模型之Roberta

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 ...

Wed Feb 23 05:40:00 CST 2022 0 2074
PyTorch保存模型與加載模型+Finetune訓練模型使用

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 ...

Mon Dec 10 23:19:00 CST 2018 0 3616
pytorch訓練模型

1.加載訓練模型: 只加載模型,不加載訓練參數:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...

Mon Dec 18 07:13:00 CST 2017 0 7509
 
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