PyTorch 사전 훈련 및 미세 조정: VGG16을 예로 들어 - 코드 세계

PyTorch 사전 훈련 및 미세 조정: VGG16을 예로 들어

모바일 개발 2023-10-05 05:05:21 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/131688376

PyTorch 사전 훈련 및 미세 조정: VGG16을 예로 들어

전이 학습, 미세 조정 및 사전 훈련

[Pytorch 로딩 사전 훈련 모델을 미세 튜닝 네트워크 구조 개질 후의

resnet 사전 훈련 모델 및 미세 조정

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

pytorch cv는 사전 훈련된 모델과 함께 제공되며 이를 미세 조정합니다.

【论文笔记】BEIT 3 ——외국어로서의 이미지: 모든 비전 및 비전 언어 작업을 위한 BEIT 사전 훈련

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.

LLM: LLaMA Efficient Tuning([전체 매개변수/LoRA/QLoRA] 주류 대형 모델[ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan 등)을 효율적으로 미세 조정할 수 있는 효율적인 도구 [사전 훈련 + 지시 감독 미세 조정 +

pytorch 고급 학습(6): 훈련된 모델을 최적화하고 검증하는 방법과 정확도 및 손실 값, 초심자 친화적인 매우 상세한 기록과 같은 훈련 프로세스를 시각화하는 방법

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

훈련 세트 전처리 및 단어 벡터 생성

생성적 대형 언어 모델 미세 조정 훈련 빠른 매뉴얼

쿠키의 장고 세션, 미들웨어 및 크로스 사이트 요청 위조

pytorch 사전 훈련 된 모델 vgg, resnet, alexnet 등을 오프라인 또는 온라인으로로드합니다.

2. 원샷 이미지 인식을 위한 Siamese 신경망 논문 자세히 읽기 - 2부(모델 구조 및 훈련 설정)

Pytorch의 후크 기술 - 사전 훈련/훈련된 모델의 특정 중간 계층 출력을 얻습니다.

Bert의 개선은 주로 훈련 코퍼스 증가, 사전 훈련 작업 추가, 마스크 방법 개선, 모델 구조 조정, 하이퍼파라미터 조정, 모델 증류 등에 반영됩니다.

openMind를 기반으로 MiniCPM PyTorch 모델을 미세 조정하기 위한 모범 사례

Keras 딥 러닝은 VGG16 사전 훈련된 신경망을 사용하여 고양이와 개 분류를 달성합니다.

최고 월급은 14K! 거의 30세에 이 교육 및 훈련 교사는 성공적으로 소프트웨어 테스팅으로 전환하여 새로운 경력을 시작했습니다!

keras 모델 훈련을 사용하여 디지털 인식 및 훈련 출력 정확도

Pytorch-Fashion MNIST 데이터 세트 컨볼루션 신경망 예제 코드 프로그램 훈련 예측 정확도 비율 94%

pytorch는 voc 분할 데이터 세트로 FCN을 훈련합니다.

svm을 사용하여 미스트 데이터 세트 훈련

[정량적] 기초 전략(메탄올을 예로 들어)

CLIP 대 언어-이미지 사전 훈련 알고리즘

사전 훈련된 모델의 로드 메커니즘 pytorch 버전

예를 들어 SNMPTRAP를 들어, 데이터를 추출하기 위해 관련 프로젝트를 정규 표현식을 사용하여

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