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  1. Pytorch加载部分预训练模型的参数实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Pytorch加载部分预训练模型的参数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38663151

  1. 使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)

  2. 本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了两种方法，一种是直接加载预训练模型，并根据自己的需要微调（将最后一层全连接层输出由1000改为10），另一种是手动搭建。 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里我自己的理解是，搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中，每次正向传递需要计算的部分写在forward中，例如把矩阵压平之类的。 加载预训练ale

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_38736018

  1. Pytorch加载部分预训练模型的参数实例

  2. 前言 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后，感觉Pytorch的优点妙不可言，各种设计简洁，方便研究网络结构修改，容易上手，比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者，Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程。 直接加载预选脸模型 如果我们使用的模型和预训练模型完全一样，那么我们就可以直接加载别人的模型，还有一种情况，我们在训练自己模型的过程中，突然中断了，但只要我们保存了之前的模型的参数也可以使用下面的代码直

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：weixin_38666823

  1. pytorch-ssd:源程序来自于：https-源码

  2. 本代码在原作者的基础上增加了部分功能，主要用于个人学习ssd流程：补充部分：（１）原程序无法在断网的情况下进行初始化网络，原因在于加载vgg16预训练模型的时候从torchvision.models.vgg16正在加载，需要联网，本程序将model.py中的这三行代码keys（））更改为：vgg16_model_path ='pretrained / vgg16-397923af.pth'pretrained_state_dict =火炬负载（vgg16_model_path）pretraine

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42143161

  1. YoloV3-Pytorch-源码

  2. YoloV3-Pytorch 介绍 这是Pytorch中YoloV3的实现。 这是对westerndigitalcorporation的源代码的修改，避免了从原始darknet框架“导入”配置文件。 源代码的版权在许可证文件中。 修改的; 我尝试使用常用的术语尽可能直观地构建模型。 我还将模块划分为功能，以便可以轻松地将其导入并用于其他项目以及此处。 此外，还增加了在视频上运行，加载KITTI数据集，每种COCO和Pascal VOC样式的度量标准等的功能。 环境环境 python 3.xx

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  1. Open_QG:开源QG系统（Question Generation，问题生成），基于Pytorch和Transformer编写-源码

  2. 开源QG系统（Question Generation，问题生成） 当前实验结果不理想，但确实是按照标准变压器实现的，有兴趣的大佬拿来做baseline的话提升空间应该会很大（手动滑稽）作者目前在做别的QG研究，暂时无暇继续完善该项目，有兴趣的大佬可以直接叉，也欢迎在issue区留言或者直接找到作者的联系方式 系统基本介绍 使用Python版本：Python3.6（其中模型评估部分脚本基于Python2.7）使用深度学习框架：Pytorch0.4.1使用模型结构：变压器使用数据集：SQuAD（可扩

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  1. contrastive-learning:对比学习方法-源码

  2. 对比学习方法 支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。 有什么可用的？ 使用SimCLR进行对比学习预训练 通过停止梯度进行在线线性评估 Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等） 在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动） 使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价） SimCLR多分辨率农作物 SimCLR + 预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点） 工作于： 结果 模型 方法

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_42134554

  1. lxmertcatt-源码

  2. 最重要的事情。 我们的代码是根据以下内容开发的： LXMERT：从变压器学习跨模态编码器表示形式（ ） 这是他们的自述文件。 在几个截止日期之后，我将更新我们的。 介绍 EMNLP 2019论文PyTorch代码。 我们的EMNLP 2019演讲的幻灯片可。 要分析预训练模型的输出（而不是对下游任务进行微调），请加载权重https://nlp1.cs.unc.edu/data/github_pretrain/lxmert20/Epoch20_LXRT.pth在部分中进行。 的默认权重是通过与

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：101kb
    • 提供者：weixin_42109732

  1. ImageClassifier：基于神经网络的图像分类器，带有python命令行界面应用程序-源码

  2. 深度学习•挑战：深度学习模块的Udacity数据科学家纳米学位项目名为“具有深度学习的图像分类器”，它试图训练图像分类器识别不同种类的花朵。 我们可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们必须训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们使用了102种花卉类别的数据集（ ）。 •解决方案：使用火炬视觉加载数据。 数据集分为三个部分：训练，验证和测试。 对于训练，应用了变换，例如随机缩放，裁剪和翻转。 这将有助于网络泛化，从而带来更好的性能。

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：weixin_42137723

  1. RecNN：围绕pytorch 1.7构建的增强推荐工具包-源码

  2. 这是我的学校项目。 它侧重于强化学习以进行个性化新闻推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建一个库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在一个文件中。

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  1. computervision-recipes：计算机视觉的最佳实践，代码示例和文档-源码

  2. 计算机视觉 近年来，我们在计算机视觉领域取得了非凡的发展，其应用在人脸识别，图像理解，搜索，无人机，地图，半自动和自动驾驶汽车中。 这些应用程序的许多关键部分是视觉识别任务，例如图像分类，目标检测和图像相似性。 该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践准则。 该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例，以利用计算机视觉算法，神经体系结构的最新进展以及此类系统的可操作性。 我们不是从头开始创建实现，而是从现有的最新库中提取资源，并围绕加载图像数据，优化和评估模型以及扩展到云构建其他实用

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    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：95mb
    • 提供者：weixin_42131633

  1. GreynirSeq:GreynirSeq是面向冰岛人的自然语言解析工具包，专注于使用神经网络进行序列建模-源码

  2. GreynirSeq GreynirSeq是面向冰岛人的自然语言解析工具包，专注于使用神经网络进行序列建模。它正在积极发展中，并且处于早期阶段。 GreynirSeq的建模部分（nicenlp）建立在Facebook出色的（后者在pytorch之上构建）。 除非在文件顶部另有说明，否则GreynirSeq已获得GNU GPLv3许可。 即将发生什么？ 数据和模型加载的清理和配置-当前无法下载 针对冰岛语的更多微调任务 常规清理和CI配置 冰岛语-英语翻译示例 改进了用于培训和预处理管道的文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_42129412