pytorch在预训练上训练

2024-11-04

PyTorch在NLP任务中使用预训练词向量

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren

目标检测之Faster-RCNN的pytorch代码详解(模型训练篇)

本文所用代码gayhub的地址:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch (非本人所写,博文只是解释代码) 好长时间没有发博客了,感觉也没啥人读我的博客,不过我不能放弃啊,总会有人发现它的价值的,哈哈!最近一直在生啃目标检测的几篇论文,距离成为我想象中的大神还有很远的一段距离啊,刚啃完Faster-RCNN的论文的时候,觉得可能是语言的关系,自己看得一直是似懂非懂的,感觉没有掌握到里面的精髓,于是我决定撸代码来看,据说Ros

Pytorch 分割模型构建和训练【直播】2019 年县域农业大脑AI挑战赛---(四)模型构建和网络训练

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor

深度学习笔记 (二) 在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

ZROI1153 【线上训练3】数个数

ZROI1153 [线上训练3]数个数传送门一道非常有意思的题,涵盖了各种知识点. 首先,很显然,这是个容斥.容斥可以过掉\(30pts\). 这里我们考虑容斥+DP. 我们令\(dp[i][j]\)代表对于前\(i\)个区间(区间排过序),上一个取的区间为\(j\)的方案数. 那么每次转移就是: \[ dp[i+1][i+1]+=-dp[i][k]*(s^{len})\space (k<i+1) \] 其中\(len\)是这两个区间的中间部分的长度.而负号代表容斥系数(长度+1,奇偶性改变

在GPU上训练数据

在GPU上训练数据模型搬到GPU上数据搬到GPU上损失函数计算搬到GPU上

Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类

BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

机器学习在入侵检测方面的应用 - 基于ADFA-LD训练集训练入侵检测判别模型

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表攻击类型数据量标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16

JS代码实用代码实例（输入框监听，点击显示点击其他地方消失,文件本地预览上传)

前段时间写前端,遇到一些模块非常有用,总结以备后用一.input框字数监听 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <input type="text" name="wxChoi

如何入门Pytorch之四：搭建神经网络训练MNIST

上一节我们学习了Pytorch优化网络的基本方法,本节我们将以MNIST数据集为例,通过搭建一个完整的神经网络,来加深对Pytorch的理解. 一.数据集 MNIST是一个非常经典的数据集,下载链接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的文件如下: 该手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集.它是NIST提供的更大集合的子集.数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心. 手写数字识别是一个比较简单的任务,它是一个10分类

(2) 用DPM(Deformable Part Model，voc-release4.01)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检測模型

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8

使用ImageNet在faster-rcnn上训练自己的分类网络

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数

Pytorch半精度浮点型网络训练问题

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

[PocketFlow]解决TensorFLow在COCO数据集上训练挂起无输出的bug

1. 引言因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

CaffeExample 在CIFAR-10数据集上训练与测试

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr

【tf.keras】在 cifar 上训练 AlexNet，数据集过大导致 OOM

cifar-10 每张图片的大小为 32×32,而 AlexNet 要求图片的输入是 224×224(也有说 227×227 的,这是 224×224 的图片进行大小为 2 的 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224. 此时遇到的问题是,cifar-10 resize 到 224×224 时,32G 内存都将无法完全加载所有数据,在归一化那一步(即每个像素点除以 255)就将发生 OOM(out of memory)

pytorch中使用多显卡训练以及训练时报错：expect more than 1 value per channel when training, got input size..

pytorch在训练中使用多卡: conf.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else "cpu") conf.device_ids = list(conf.device_ids) self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids) self.model.to(conf.device) 然后在训练的命令行

奉献pytorch 搭建 CNN 卷积神经网络训练图像识别的模型，配合numpy 和matplotlib 一起使用调用 cuda GPU进行加速训练

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

Caffe-windows上训练自己的数据

1.数据获取在网上选择特定类别,下载相应的若干张图片.可以网页另存或者图片下载器.本例中保存了小狗.菊花.梅花三类各两百多张. 2.重命名 import os import os.path rootdir = "jh" i=1 for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): for filename in filenames: newName=a+str(i)+".jpg" print filename+&qu

（原）tensorflow使用eager在mnist上训练的简单例子

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pytorch在预训练上训练

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