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

프로그래밍 언어 2020-03-09 19:23:36 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/Jeremy_lf/article/details/104744809

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

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.

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

Pytorch 모델 훈련 ----------- 데이터 세트 로딩의 ImageFolder의 전체 프로세스

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

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

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pytorch cv는 사전 훈련된 모델과 함께 제공되며 이를 미세 조정합니다.

resnet 사전 훈련 모델 및 미세 조정

사전 훈련된 모델의 로드 메커니즘 pytorch 버전

미군의 네트워크 병사들은 훈련한다

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