随着预训练模型越来越成熟,预训练模型也会更多的在业务中使用,本文提供了bert和albert的快速训练和部署,实际上目前的预训练模型在用起来时都大致相同. 基于不久前发布的中文数据集chineseGLUE,将所有任务分成四大类:文本分类,句子对判断,实体识别,阅读理解.同类可以共享代码,除上面四个任务之外,还加了一个learning to rank ,基于pair wise的方式的任务,代码见:https://github.com/jiangxinyang227/bert-for-task. 具…

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.…

1快速训练自己的目标 在 YOLO2 (2) 测试自己的数据 中记录了完整的训练自己数据的过程. 训练时目标只有一类 car. 如果已经执行过第一次训练,改过一次配置文件,之后仍然训练同样的目标还是只有一类 car,即可按如下过程快速实现. 1数据输入 1 复制原始图像到\darknet\x64\data\obj下,清空原来的训练图像 2 复制生成的每一个图像对应的txt标定文件到\darknet\x64\data\obj下,清空原来的txt 3 将记录训练集图像路径的train.txt复制到\…

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi…

笔记:机器学习入门---鸢尾花分类 Sklearn 本身就有很多数据库,可以用来练习. 以 Iris 的数据为例,这种花有四个属性,花瓣的长宽,茎的长宽,根据这些属性把花分为三类:山鸢尾花Setosa.变色鸢尾花Versicolor.韦尔吉尼娅鸢尾花Virginica .sklearn iris数据包含植物学家已经进行了分类鉴定的150朵不同的鸢尾花,我们也可以对每一朵鸢尾花进行准确测量得到花萼花瓣的数据. Code: import numpy as np from sklearn import…

基于运动特征的 HEVC 快速帧间预测算法/Fast Inter-Frame Prediction Algorithm for HEVC Based on Motion Features <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 上海大学学报(自然科学版)第19卷第3期. 利用当前深度CU与时域对应位置已编码CU的亮度像素值的差值平方和均值来判断当前CU的运动特征.属于A类算…

3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…

以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了.在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在<实战Google深度学习框架>第二版这本书P166里只是提了一句,没有做出解答. 书中说训练时和测试时使用的参数is_training都为True,然后给出了一个链接供参考.本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从保存后的checkpoint中加载模型做预测时出了问题:当改变需要预测数据的batchsize时…

一.背景 kaggle上有这样一个题目,关于盐份预测的语义分割题目.TGS Salt Identification Challenge | Kaggle  https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 二.过程 1.下载数据,https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/data 数据说明: train.csv id rle_mask 4000项,即有4…

一.说明 SIFT Flow 是一个标注的语义分割的数据集,有两个label,一个是语义分类(33类),另一个是场景标签(3类). Semantic and geometric segmentation classes for scenes. Semantic: is void and – are classes. awning balcony bird boat bridge building bus car cow crosswalk desert door fence field gras…