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搜索资源列表

  1. Sentiment-Analysis-Chinese-pytorch-master.zip

  2. 本项目使用了word2vec的中文预训练向量 模型分别有BiLSTM-attention和普通的LSTM两种 1、在Config中配置相关参数 2、然后运行DataProcess.py，生成相应的word2id，word2vec等文件 3、运行主函数main.py，得到训练好的模型，并保存模型 4、运行eval.py，读取模型，并得到评价 5、模型准确率平均85%左右

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-12-03
    • 文件大小：119mb
    • 提供者：weixin_38411989

  1. Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

  2. 我们在做迁移学习，或者在分割，检测等任务想使用预训练好的模型，同时又有自己修改之后的结构，使得模型文件保存的参数，有一部分是不需要的（don’t expected）。我们搭建的网络对保存文件来说，有一部分参数也是没有的（missed）。如果依旧使用torch.load（model.state_dict())的办法，就会出现 xxx expected，xxx missed类似的错误。那么在这种情况下，该如何导入模型呢？ 好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的，键是参数的名称，值是参数的具体数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38723699

  1. 解决Pytorch 加载训练好的模型 遇到的error问题

  2. 这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息 提醒自己切记好好对待error！切记！切记！ ———————–分割线—————- pytorch 已经非常友好了 保存模型和加载模型都只需要一条简单的命令 #保存整个网络和参数 torch.save(your_net, 'save_name.pkl') #加载保存的模型 net = torch.load('save_name.pkl') 因为我比较懒我就想直接把整个网络都保存下来，然后在test文件中直接load一下不就好了？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：83kb
    • 提供者：weixin_38547882

  1. Pytorch：保存和提取模型

  2. 原文地址 分类目录——Pytorch 这里在我写的 Pytorch：一个简单的神经网络——分类 的基础上进行对模型的保存和提取操作。 为了检验保存的模型就是训练好的模型，先用训练好的模型做个测试 print(net(torch.tensor([2., 5.]))) # 用模型判断（2，5）这个点所属的类别 # tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=) # 数据0、1两个类的概率 Pytorch对模型的报讯提取有两种方式 torch.save(net, 'classn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：weixin_38682254

  1. graftr:嫁接者-源码

  2. 嫁接者 用于查看和编辑的交互式外壳。 graftr器可用于删除，重命名和在已保存模型的层和参数之间移动。 这也是查看上已预训练的PyTorch模型（例如Transformer，DCGAN等）的结构的便捷工具。 上面的截屏视频显示了一个示例，该示例采用了预训练的并准备将其集成到更大的模型中。 我们删除最终的分类层，然后将特征提取器移到其自己的densenet模块中。 安装 pip install graftr 文献资料 graftr为您的检查点中的state_dict和参数提供了一个分层目录

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42146888

  1. 代码说明-源码

  2. 代码说明 项目中复现了一些经典的机器学习算法，并通过简单的任务展示了算法或模型的效果。在一些算法或模型的复现的过程中，一些模型的对比总结，公式推导，数学原理也存在主要工具：pycharm，jupyter笔记本，pytorch。以下是项目的目录，项目持续更新中... 1. Logistic回归（LR） LR逻辑回归的复现 Logistic Regression Summery总结了逻辑回归，线性回归的数学原理公式推导，比较了两种方法的异同和特点，介绍了方法边界，代价函数，优化方法和正则项的约会。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：165mb
    • 提供者：weixin_42153615

  1. Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解

  2. 保存模型 保存模型仅仅是为了测试的时候，只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径 但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的还是 Adam优化器的时候, 一定要保存好训练的优化器参数以及epoch state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(state, p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_38707153

  1. Pytorch——保存训练好的模型参数

  2. 文章目录1.前言2.torch.save(保存模型)3.torch.load整个网络4.torch.load网络参数（只提取参数）5.调用三个函数 1.前言 训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用，下面我将来讲如何存储训练好的模型参数 2.torch.save(保存模型) 首先，先搭建一个神经网络 import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_see

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38655484

  1. pytorch 使用加载训练好的模型做inference

  2. 前提： 模型参数和结构是分别保存的 1、 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):v for k,v in 　torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items() } ) model = s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38651468