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Pytorch模型微調(diào)fine-tune詳解_python_腳本之家
1、模型微調(diào)(fine-tune) 微調(diào)(fine-tune)通過使用在大數(shù)據(jù)上得到的預(yù)訓(xùn)練好的模型來初始化自己的模型權(quán)重,從而提升精度。這就要求預(yù)訓(xùn)練模型質(zhì)量要有保證。微調(diào)通常速度更快、精度更高。當(dāng)然,自己訓(xùn)練好的模型也可以當(dāng)做預(yù)訓(xùn)練模型,然后再在自己的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,來使模型適用于自己的場景、自己的任務(wù)。 先引入遷移學(xué)習(xí)(T
www.dbjr.com.cn/article/2716...htm 2025-6-6
python PyTorch參數(shù)初始化和Finetune_python_腳本之家
m.bias.data.zero_() Finetune 往往在加載了預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)之后,我們需要finetune模型,可以使用不同的方式finetune。 局部微調(diào) 有時(shí)候我們加載了訓(xùn)練模型后,只想調(diào)節(jié)最后的幾層,其他層不訓(xùn)練。其實(shí)不訓(xùn)練也就意味著不進(jìn)行梯度計(jì)算,PyTorch中提供的requires_grad使得對訓(xùn)練的控制變得非常簡單。 1 2 3 4 5 6 7...
www.dbjr.com.cn/article/1349...htm 2025-6-6
TensorFlow入門使用 tf.train.Saver()保存模型_python_腳本之家
在定義 saver 的時(shí)候一般會定義最多保存模型的數(shù)量,一般來說,如果模型本身很大,我們需要考慮到硬盤大小。如果你需要在當(dāng)前訓(xùn)練好的模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行 fine-tune,那么盡可能多的保存模型,后繼 fine-tune 不一定從最好的 ckpt 進(jìn)行,因?yàn)橛锌赡芤幌伦泳瓦^擬合了。但是如果保存太多,硬盤也有壓力呀。如果只想保留最好的...
www.dbjr.com.cn/article/1388...htm 2025-5-22
淺談keras 模型用于預(yù)測時(shí)的注意事項(xiàng)_python_腳本之家
利用預(yù)訓(xùn)練的權(quán)值進(jìn)行Fine tune時(shí)的注意事項(xiàng): 不能把自己添加的層進(jìn)行將隨機(jī)初始化后直接連接到前面預(yù)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)層 in order to perform fine-tuning, all layers should start with properly trained weights: for instance you should not slap a randomly initialized fully-connected network on top of a pre...
www.dbjr.com.cn/article/1895...htm 2025-5-24
pytorch 輸出中間層特征的實(shí)例_python_腳本之家
我們可以在創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)class時(shí),在forward時(shí)加入一個dict 或者 list,dict是將中間層名字與中間層輸出分別作為key:value,然后作為第二個值返回。前提是:運(yùn)行創(chuàng)建自己的網(wǎng)絡(luò)(無論fine-tune),只保存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。 個人理解:雖然每次運(yùn)行都返回2個值,但是運(yùn)行效率基本沒有變化。
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-29
pytorch 預(yù)訓(xùn)練模型讀取修改相關(guān)參數(shù)的填坑問題_python_腳本之家
大家在學(xué)習(xí)pytorch時(shí),可能想利用pytorch進(jìn)行fine-tune,但是又煩惱于參數(shù)的加載問題。下面我將講訴我的使用心得。 Step1: 加載預(yù)訓(xùn)練模型,并去除需要再次訓(xùn)練的層 1 2 3 4 5 6 7 #注意:需要重新訓(xùn)練的層的名字要和之前的不同。 model=resnet()#自己構(gòu)建的模型,以resnet為例 ...
www.dbjr.com.cn/article/2142...htm 2025-6-5
tensorflow 恢復(fù)指定層與不同層指定不同學(xué)習(xí)率的方法_python_腳本之家
for exclusion in fine_tune_layers: #比如fine tune layer中包含logits,bottleneck if var.op.name.startswith(exclusion): excluded = True break if not excluded: variables_to_restore.append(var) #print('var to restore :',var) else: variables_to_train.append(var) #print('var to train: ',var...
www.dbjr.com.cn/article/1444...htm 2025-5-26
pytorch如何凍結(jié)某層參數(shù)的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
在遷移學(xué)習(xí)finetune時(shí)我們通常需要凍結(jié)前幾層的參數(shù)不參與訓(xùn)練,在Pytorch中的實(shí)現(xiàn)如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 classModel(nn.Module): def__init__(self): super(Transfer_model,self).__init__() self.linear1=nn.Linear(20,50) self.linear2=nn.Linear(50,20) ...
www.dbjr.com.cn/article/1782...htm 2025-5-17