NLP (51) PyTorch를 사용하여 다중 레이블 텍스트 분류 모델 훈련 - 코드 세계

NLP (51) PyTorch를 사용하여 다중 레이블 텍스트 분류 모델 훈련

정보 2023-09-10 09:14:00 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/jclian91/article/details/123563040

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Pytorch 마이그레이션 학습은 모델 훈련에 Resnet50을 사용하여 고양이와 개 분류를 예측합니다.

텍스트 다중 레이블 분류 모델 개발 실적

Pytorch - Pytorch를 사용하여 맞춤형 딥 러닝 네트워크를 구축하고 훈련하는 방법(데이터 세트 사용자 정의 및 로딩, 모델 훈련, 모델 테스트, 모델 저장 및 로딩)을 하나의 문서로 이해합니다.

[AI Combat] Pytorch 버전은 사전 훈련된 컨볼루션 신경망을 사용하여 자체 분류 모델을 빠르게 훈련합니다.

pytorch는 이미 저장된 모델 파일을 로드하고 다른 네트워크에 대해 사전 훈련된 가중치로 사용합니다.

NLP: spacy의 en_core_web_sm 사전 학습된 언어 모델을 사용하여 텍스트 데이터(주어-동사-객체/구문 트리 구조) 응용 사례 구현 코드의 종속성 분석을 통해 대량의 텍스트 데이터를 구조화된 데이터로 변환합니다.

Yolov5가 사용자 정의 데이터 세트를 훈련하고 GPU 훈련을 사용하여 오류 해결을 다루는 방법

텍스트 분류 모델 모음 - 자세한 주석 - tf/pytorch 이중 버전

[Pytorch Neural Network Practical Case] 32 Transformers 라이브러리 파이프라인을 사용하여 다음을 달성: 지정된 모델 로드 + 텍스트 분류 + 마스크 언어 모델링 + 추상 생성 + 특징 추출 + 독해 + 엔티티 단어 인식

사전 훈련 모델 분류 시스템

딥 러닝 day05-TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 퍼셉트론 모델을 구축하고 모델을 사용하여 이미지 분류

Pytorch는 사전 훈련 된 모델을로드하고, 미세 조정하고, 기존 모델에 자체 레이어를 추가하고, 레이어마다 다른 매개 변수 업데이트를 설정합니다.

NLP는 일반적으로 텍스트 분류 모델 요약에 사용

nlp 사전 훈련 모델 요약

ML Kit 커스텀 모델을 빠르게 빌드하여 특정 분야에서 이미지 / 텍스트 분류를 실현합니다.

Pytorch는 클래식 모델 LeNet-5를 기반으로 하는 MNIST 데이터 세트에서 손으로 쓴 숫자를 훈련합니다.

NLP 모델을 훈련 사전 - 바이두 ERNIE2.0 효과를 결국 얼마나 좋은 리뷰 [첨부]

Keras 딥 러닝은 Xception 사전 훈련된 신경망을 사용하여 고양이와 개 분류를 구현하며 테스트 세트의 정확도는 0.99로 높습니다.

pytorch cv는 사전 훈련된 모델과 함께 제공되며 이를 미세 조정합니다.

paddlelite는 pytorch 훈련 모델을 사용합니다.

Yolov5는 데이터 세트를 생성하고 표적 탐지 모델을 훈련합니다.

TensorFlow 학습: 이미지 분류에 공식 모델을 사용하고 자체 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.

훈련 모델 아키텍처를 수정하고 Keras 훈련 계속

딥 러닝 입문 자습서(2): 사전 훈련된 모델을 사용하여 TextToImageGenerationWithNetwork 텍스트에서 이미지 생성

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