原文:tensorflow 加載預訓練模型進行 finetune 的操作解析

這是一篇需要仔細思考的博客 預訓練模型 tensorflow 在 . 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 master research slim 模型加載 首先需要了解模型保存的形式,包含了 checkpoint data meta 等文件 ...

2020-03-07 15:11 0 3005 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 ...

Fri Dec 30 00:47:00 CST 2016 1 6792
PyTorch保存模型加載模型+Finetune訓練模型使用

Pytorch 保存模型加載模型 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
Tensorflow加載訓練模型和保存模型

1. Tensorflow模型文件 (1)checkpoint 該文件是文本文件,里面記錄了保存的最新的checkpoint文件以及其他checkpoint文件列表。在測試的時候,可以通過修改這個文件,指定具體使用哪個模型 (2)meta文件 這個文件保存的是計算圖結構,可以理解為神經網絡 ...

Mon Jun 24 19:44:00 CST 2019 0 453
訓練模型finetune使用思路

項目使用了訓練的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
在imagenet模型進行finetune

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 ...

Wed Feb 22 17:50:00 CST 2017 3 3493
訓練模型時代:告別finetune, 擁抱adapter

©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 ...

Thu Dec 30 07:36:00 CST 2021 0 869
tensorflow 訓練模型列表

tensorflow 訓練模型列表 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim Pre-trained Models Neural nets work best when they have many ...

Wed Dec 11 05:17:00 CST 2019 0 261
 
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