本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取. 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一. 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoc

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预处理 我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理.我们还将使用spaCy来协助数据的标记化. # 引入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torcht

背景 机器学习工作负载与传统的工作负载相比,一个比较显著的特点是对 GPU 的需求旺盛.在之前的文章中介绍过(https://mp.weixin.qq.com/s/Nasm-cXLtJObjLwLQHALmw 和 https://mp.weixin.qq.com/s/X4VDynLfKdVp-tyciQccyQ),目前 GPU 的显存已经不足以跟上模型参数规模的发展.随着 Transformer 等新的模型结构的出现,这一问题越来越显著.算法工程师们训练模型所需要的资源越来越多,分布式训练也随之

import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible 超参数设置 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake dataset x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data train_data = torchvision.datasets.MNIST( './m

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

https://cloud.tencent.com/developer/article/1010815 8.更科学地模型训练与模型保存 filepath = 'model-ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5' checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min') # fit

首先我们有一堆xml文件 笔者是将mask-rcnn得到的json标注文件转为xml的 批量json转xml方法:https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11122135.html 现在我们训练faster-rcnn或者yolo都需要pascal voc格式的数据 所以我们的任务是将xml转为voc训练格式 voc格式目录如下: VOCdevkit ——VOC2018 #文件夹的年份可以自己取,但是要与你其他文件年份一致,看下一步就明白了————Annota

collections模块中的deque对象是一个队列,它有着正常队列的先进先出原则.我们可以利用这个对象来实现数据的保存功能. 例如,现有一个猜数字大小的游戏,系统开始会随机roll点一个0-100的整数,然后键盘开始接收你的输入,每次输入的数字系统会告诉你比这个随机数大还是小,直到你猜对了程序才会结束.如下图这样: 代码见: from collections import deque from random import randint N = randint(0, 100) history

https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/81480220

上一节介绍了youtube-8m项目,这个项目以youtube-8m dataset(简称8m-dataset)样本集为基础,进行训练.评估与测试.youtube-8m设计用于视频特征样本,但实际也适用于音频.另外,8m-dataset分两类,一类是聚合特征(video-level,使用整个样本的平均特征),另一类是帧特征(frame-level),帧特征样本适用于sound classification. 除了8m-dataset这个8百万的样本集,另一个样本集--audioset,也是经常使

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M

微调 #阿尔法 "learning_rate": 3e-5, #学习率衰减 "weight_decay": 0.1,// "weight_decay": 0.01, "clip_grad": 2, "batch_size": 30, "epoch_num": 1, "min_epoch_num": 1, "patience": 0.02, &quo

ResNet-50模型图像分类示例 概述 计算机视觉是当前深度学习研究最广泛.落地最成熟的技术领域,在手机拍照.智能安防.自动驾驶等场景有广泛应用.从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来,深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展,当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的.深度神经网络可以逐层提取图像特征,并保持局部不变性,被广泛应用于分类.检测.分割.检索.识别.提升.重建等视觉任务中. 本文结合图像分类任务,介绍MindSpore如何应用于计算机视觉场景. 图像分类 图

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍了MindSpore在机器学习过程中保存和加载模型的方法.这种将模型存储为静态文件的做法,使得我们可以更灵活的使用训练出来的模型,比如用于各种数据集的验证,或者是迁移学习等场景. 前言 这里使用的数据集和加载的模型,都来自于这篇博客.关于MindSpore的环境部署,可以参考这两篇博客:CPU版本安装.GPU版本安装,当然,这两个方案都使用了Docker容器化部署的策略,这跟个人编程习惯有关.需要说明的是,在GPU版本中可以使用CPU版本的context,但是

实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 Life is short, you need Python 人生苦短,我用Python -- Bruce Eckel 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1

前言 本章将主要介绍使用Node.js开发web应用可能面临的安全问题,读者通过阅读本章可以了解web安全的基本概念,并且通过各种防御措施抵御一些常规的恶意攻击,搭建一个安全的web站点. 在学习本章之前,读者需要对HTTP协议.SQL数据库.Javascript有所了解. 什么是web安全 在互联网时代,数据安全与个人隐私受到了前所未有的挑战,我们作为网站开发者,必须让一个web站点满足基本的安全三要素: (1)机密性,要求保护数据内容不能泄露,加密是实现机密性的常用手段. (2)完整性,要求

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要

目录 序列化与反序列化 Protocol Buffers概览 Protocol Buffers C++ 编译 Protocol Buffers C++ 使用 Protocol Buffers的可读性 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN Protocol Buffers docs:https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overview github:https://github.com/proto