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  1. pytorch 预训练层的使用方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 预训练层的使用方法，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：28kb
    • 提供者：weixin_38500709

  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 预训练层的使用方法

  2. pytorch 预训练层的使用方法 将其他地方训练好的网络，用到新的网络里面 加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络，读取其存储的参数 3.设置一个参数集 cnnpre = AutoEncoder_FC() cnnpre.load_state_dict(torch.load('autoencoder_FC.pkl')['state_dict']) cnnpre_dict =cnnpre.state_dict() 加载新网络 1.设置新的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_38686860

  1. Computer-Vision-Project-源码

  2. 建造周3 :construction_worker: 专注于深度学习和计算机视觉模块。 :books: 面罩检测项目 :face_with_medical_mask: 团队巡游 :automobile: 技术和工具 :toolbox: 任务 :memo: 自定义数据集 :camera_with_flash: 使用计算机视觉（cv2），我们使用网络摄像头捕获了MASK，No MASK和BAD MASK的图片。 保存图像并将其标记在相应的文件夹中，方法是在面部周围绘制矩形边界框，在眼睛周围绘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：80mb
    • 提供者：weixin_42134769

  1. CNNs-Without-Borders:CVPR 2020论文“关于CNN的翻译不变性”的官方资料库-源码

  2. 关于CNN中的平移不变性：卷积层可以利用绝对空间位置 在。 和 。 您可以在我们的博客中找到本文和的详细说明。 该存储库包含本文的实验。 目录 ，带有实验 进行 和 具有 入门 为了清楚起见，我们将每个实验放在一个特定的文件夹下。 火炬 我们在本文中的所有实验中都使用了pytorch。 安装PyTorch（ ） 1.可以利用绝对位置距图像边界多远？ 我们对该事实有不同的说明： 全卷积网（FCN）能预测位置吗？ 我们使用一个简单的补丁，将其放置在图像的左上角和右下角。 我们使用SG

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  1. onssen：开源语音分离和增强库-源码

  2. ONSSEN：开源语音分离和增强库 Onssen，发音为温泉，是一个基于PyTorch的库，用于语音分离，语音增强或语音样式转换。 发展计划： 提供用于数据，模型和评估的模板类 将模型移到单独的文件夹（即Kaldi样式） 重现分数并上传预训练的模型 在线分离的完成推断方法 2020-04-20更新： 添加深度聚类的评估方法 在深度聚类中使用W_ {MR}权重 小改动 支持机型 深度聚类 奇美拉网 嵌合体++ 相位估算网络 带有恢复层的语音增强 支持的数据集 Wsj0-2mix（ ）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42146086

  1. pytorch之添加BN的实现

  2. pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易，特别是一些非常复杂的模型，并不能非常好的训练得到收敛的结果，所以对数据增加一些预处理，同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果，这也是卷积网络能够训练到非常深的层的一个重要原因。 数据预处理 目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化，中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到 0 均值的特征。标准化也非常简单，在数据变成 0 均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_38522253

  1. siatl:NAACL 2019论文的PyTorch源代码“从预训练的语言模型进行迁移学习的令人尴尬的简单方法”-Source code learning

  2. 此存储库包含NAACL 2019论文“从预训练的语言模型进行学习的尴尬简单方法”的源代码 介绍 本文提出了一种简单的转移学习方法，用于解决灾难性遗忘问题。 我们预先训练语言模型，然后将其转移到新模型，并在其中添加循环层和注意机制。 基于多任务学习，我们使用损失的加权总和（语言模型损失和分类损失），并在（分类）任务上微调预训练模型。 建筑学 第一步： 基于LSTM的单词级语言模型的预训练 第二步： 在分类任务上微调语言模型（LM） 使用辅助LM损耗 使用2个不同的优化器（1个用于预训练零件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：495kb
    • 提供者：weixin_42101164