https://www.zhongxiaoping.cn/2018/12/01/%E4%BD%BF%E7%94%A8colab%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83/ 本文主要是讲述模型在借组谷歌硬盘使用colab实现后台运行,该平台运行速度能让人接受,并且操作也较为便捷. 一.简介 二.准备工作: 三.安装必要的包和软件 四.挂载Drive 五.更改工作目录 六.运行 七.总结 八.参考文献 一.简介 Google Cola

目录 train_mono.sh train_deltas.sh train_lda_mllt.sh train_sat.sh train_mono.sh 单音素训练脚本: //初始化,[topo feats] -> [0.mdl tree] gmm-init-mono //生成训练图,[0.mdl text l.fst] -> [train.fst] compile-train-graph //对标签进行初始化对齐[train.fst feats 0.mdl tree] -> [1.a

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

原文转载:https://blog.csdn.net/zhongshaoyy/article/details/53502373 cifar10训练步骤如下: (1)打开终端,应用cd切换路径,如 cd ~/caffe/data/cifar10 , (2)继续执行命令   ./get_cifar10.sh, (3)成功下载数据集之后,执行ls即可见所下载的数据文件, (4)再次将路径切换到cd ~/caffe/examples/cifar10 (5)继续执行命令 ./create_cifar10.

报错的两种报错原因: 1.输入数的路径错误,需要将路径进行修改排查目录是否出错 2.训练原数据格式不对 3.train.prototxt文件中并未设置test层,而在solver层则设置了test的迭代等参数 两种解决方法 1.对错误原因1,则改为正确路径 2.对错误原因2,修改create_data.sh文件将数据改为相应格式(或者修改train.prototxt文件,将参数改为数据源格式) 3.对错误原因3,在train.prototxt文件增加test层,或者将solver.prototx

目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v

目录 1. 推荐阅读 2. 本文地址 3. 按 4. 使用篇 6. 教学篇 1. 推荐阅读 Python基础入门一文通 | Python2 与Python3及VSCode下载和安装.PyCharm破解与安装.Python在线IDE.Python视频教程:https://blog.csdn.net/COCO56/article/details/95542228 2. 本文地址 博客园:https://www.cnblogs.com/coco56/p/11205816.html 简书:https:/

自己的电脑跑cnn, rnn太慢? 还在为自己电脑没有好的gpu而苦恼? 程序一跑一俩天连睡觉也要开着电脑训练? 如果你有这些烦恼何不考虑考虑使用谷歌的云平台呢?注册之后即送300美元噢-下面我就来介绍一下谷歌云平台的使用. 1 配置谷歌云平台项目(GCP Project) https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager 按照谷歌的向导你可以一步一步创建一个新的项目.这个项目就是你本地的项目并想放在云上跑的东西. 点击创建项目,输入

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通

通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成. 但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹-_-). 甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思. 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图. (plen_me.plen_vivi,这两个是我训练的和家里人的模型-_-) 这样就可以将你的Lora模型和其他Lora模型融合使用了. 再配上Controlnet基本可以,

py-faster-rcnn本身代码很棒. 不过使用它的时候,还是需要自己写一些脚本,作为辅助. 1 所有.py文件顶部添加utf8编码声明.因为有时候需要添加中文注释,不声明编码会报错 #insert_utf8_at_first_line.sh sed -i '1i #coding:utf-8' `find . -name '*.py'` 2 清除缓存文件:每次训练时,如果有前面一次遗留的缓存文件干扰,几个小时的训练可能要白费了. 这怎么能允许呢? #clean_cache.sh rm -f

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op

目标检测算法SSD之训练自己的数据集 prerequesties 预备知识/前提条件 下载和配置了最新SSD代码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd cd $_ git checkout ssd 编译caffe 下载必要的模型(包括prototxt和caffemodel): 运行了evaluation和webcam的例子,会提示caffe的import报错.添加pycaffe路径到PYTHONPATH环境变量,或者写一个_

1.shell脚本通常以.sh为后缀,不是说不带这个.sh脚本就不会执行,而是大家一种通用的命名规范而已 2.shell脚本中的第一行一定是:#! /bin/bash.该命令说明,该文件使用的是bash语法,如果不设置该行,则该脚本不会被执行 3.新建一个脚本:(1)nano test.sh   (2)vim test.sh  ,根据你的喜好都可以 4.执行一个脚本:sh test.sh 5.在脚本中引用定义的变量需要使用“$”符号 6.echo就像一面镜子,你输入什么,对应平台就输出什么.你就

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)

出现Nan : 说法1: 说法2:说法3:     震荡 : 分析原因:  1:训练的batch_size太小 1.  当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学

参考博客:blog.csdn.net/drrlalala/article/details/47274549 1,首先在网上下载图片,猫和狗.直接保存下载该网页,会生成一个有图片的文件夹.caffe-master/data  新建 myselfmyself/  新建  train   dog                                cat                       test   dog                                cat之后

转载:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084  Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本) 说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同. Faster-RCNN源码下载地址: Matlab版本:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/