各种预训练模型及参数

最新推荐文章于 2025-11-07 12:10:35 发布
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原文链接：https://github.com/fchollet/deep-learning-models
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，提及了参数和模型这两个关键内容，参数是模型构建的重要元素，模型则是深度学习实现特定功能的载体。
关于预训练模型一些参数的说明
ASS-ASH的博客
11-13 4060
Bert最大处理句子序列长度为512 所设定的处理的句子序列长度越大，运行速度越慢，所需的硬件条件越高。
预训练AlexNet模型参数
09-13
深度学习AlexNet模型预训练参数，.npy格式，深度学习入门可尝试练习
YOLO 常用训练参数详解与调优指南
最新发布
追求知识的巅峰，分享经验总结
11-07 2708
本文总结了YOLOv8模型训练的核心参数配置方法，针对不同场景提供优化建议。核心参数包括模型权重、数据配置、图像尺寸、批次大小等基础设置。针对9种常见训练场景（如小目标检测、复杂背景、类别不平衡等），分别给出具体参数调整策略。例如，小目标检测建议增大图像尺寸至960/1280，保持mosaic增强；类别不平衡问题可通过加权采样和Focal Loss解决。文章还详细解析了数据增强、损失函数等辅助参数的设置要点，提供完整的调优思路，帮助用户在模型速度与精度间取得平衡。
Pytorch使用预训练模型的部分参数
CVsaber的成长记录
11-04 2793
介绍: 在进行神经网络训练时,一般我们需要使用预训练模型的参数,但是有时候我们需要对网络的层进行调整,就会导致预训练的模型参数和我们的模型参数不一样,这样我们就只能使用预训练模型中的部分参数 操作: 使用方法很简单,直接上代码: def change_key_names(old_params, in_channels): new_params = collections.OrderedDict() layer_count = 0 a...
Pytorch预训练模型导入、查看模型参数及模型保存
m0_64148253的博客
07-09 4175
第二种方法是只保存模型的每层参数及其名字。一般来说第二种方法用的更多，因为其保存后的文件规模更小，并且其除了可以保存模型外，还可以保存优化器的参数，训练的轮数等参数，更加灵活。有时我们再训练模型时会需要进行dubug去查看一下模型的参数，这时候便需要用到model.named_parameters函数，这是一个模型的方法，它返回一个生成器，可以用for循环去迭代遍历模型的每一层参数（parameter）及其名称（name)。代码中的name便是模型每一层的名字，param便是模型的参数。
预训练模型参数的操作-pytorch
m0_51977577的博客
07-11 1205
预训练模型参数的操作
Pytorch加载部分预训练模型的参数实例
09-18
PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，提供了加载预训练模型参数的功能，这对于研究和实践非常有用。本文将详细探讨如何在PyTorch中加载部分预训练模型的参数，并通过实例进行说明。 首先，当我们使用的模型与...
精选资源
COCA模型参数，预训练模型
08-06
预训练模型的基本思想是通过大量的无标注文本数据学习通用的语言表示，这些表示可以用于各种下游NLP任务，如文本分类、问答、机器翻译等。COCA模型利用了对比学习的方法，旨在捕获文本中的语义信息并增强模型的表达...
MobileNet V1官方预训练模型的使用
10-22
MobileNet V1是一种轻量级的深度学习模型，主要用于移动端和嵌入式设备上的图像识别任务。...通过预训练模型的使用，开发者可以快速地将模型应用于各种计算机视觉任务，并通过适当的调整来优化模型的性能和资源消耗。
yolov5预训练模型.zip
08-04
此文件是yolov5的预先训练模型（包含yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5l.pt），可以直接用来进行迁移学习、检测和测试，更新日期为2020年8月4日。验证8月4日github上面代码可以直接训练。
预训练模型参数重载必备！
Beryl的博客
09-05 569
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ying86615791/article/details/76215363 之前已经写了一篇《Tensorflow保存模型，恢复模型，使用训练好的模型进行预测和提取中间输出（特征）》，里面主要讲恢复模型然后使用该模型 假如要保存或者恢复...
vision-transformer-pytorch:带有预训练模型的Pytorch版本的Vision Transformer（ViT）。 这是CASL（https
04-13
视觉变压器-火炬 视觉变压器的Pytorch实现。 提供了预先训练的pytorch权重，这些权重是从原始jax /亚麻权重转换而来的。 这是和的项目。 介绍 Pytorch实施的论文 。 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境： conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用型号 我们提供，这些是从原始jax / flax wieghts转换而来的。 您可以下载它们并将文件放在“ weights / pytorch”下以使用它们。 否则，您可以下载，并将这些帧放在“ weights / jax”下以使用它们。 我们将在线为您转换权重。 数据集 当前支持三个数据集：ImageNet2012，CI
VIT 预训练模型
weixin_47006934的博客
12-05 3641
Google Version https://github.com/google-research/vision_transformer https://blog.youkuaiyun.com/Wentage_Tsai/article/details/114278437 Keras Version https://github.com/faustomorales/vit-keras
ELMo,GPT, Bert, XLNet 预训练模型对比
muyuu的博客
11-30 1088
Context Based预训练编码器1：自回归语言模型(Decoder-AutoRegression)ELMoELMo简介ELMo的缺点GPTGPT简介GPT的缺点：2：自编码语言模型(Encoder-AutoEncoding)BERTBert的Pretrain:Bert的Fine-tuningBERT的缺点：3：排列语言模型(Encoder-AutoEncoding)XLNetXLNet的构思待研究的部分实验 与预训练编码器对应的是word2vec，glove等浅层词嵌入，这类浅层词嵌入特点是学习到一个
预训练模型比较（整理网上资源，侵删）
qq_39667545的博客
09-14 541
1. 使用NSP和MLM两个任务 2. 使用WordPiece方式(基于BPE算法的改进)构建词表 3. 使用transformer的encoder结构，但在transformer的基础上，使用的是position embedding 4. transformer的encoder和decoder的block都是6个，8个头，512的embedding size，而bert base的参数为12个block， hidden_size为768，共有12个头。bert l
vit-pytorch预训练模型：迁移学习最佳实践
gitblog_00567的博客
09-05 1262
Vision Transformer (ViT) 作为计算机视觉领域的革命性架构，已经在图像分类、目标检测等任务中展现出卓越性能。然而，从头训练ViT模型需要大量计算资源和数据，这在实践中往往不可行。本文将深入探讨vit-pytorch库中的预训练模型使用和迁移学习最佳实践，帮助开发者高效利用现有模型解决实际问题。 ## ViT架构核心原理 ### Transformer在视觉任务中的应用 ...
DL学习日记-ViT加载预训练模型并微调
m0_73956832的博客
07-30 5480
加载预训练模型以及微调一些地方的方法
VIT训练
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qq_34624041的博客
09-17 1万+
加载imagenet预训练模型： 首先需要安装timm库： pip install timm timm库使用的话参考https://rwightman.github.io/pytorch-image-models/ 这里加载了输入图像大小为224*224，patch大小为16*16的vit模型 from timm import create_model as creat model = creat('vit_base_patch16_224', pretrained=True, num_clas
一文读懂「PTMs , Pre-training models」预训练模型
女王の专属领地
01-22 5445
预训练模型是指在大规模数据集上预先进行训练的神经网络模型，通常在通用任务上学习到的特征可以被迁移到其他特定任务中。预训练模型的思想是利用大规模数据的信息来初始化模型参数，然后通过微调或迁移学习，将模型适应在特定的目标任务上。即在训练结束时结果比较好的一组权重值，研究人员分享出来供其他人使用。我们可以在github上找到许多具有权重的库。
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