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  • PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)

    使用预训练模型的代码如下: # 加载预训练模型 resnet50 = models.resnet50(pretrained=true) resnet50 = resn

    程序员文章站2023-11-14
  • 用bert训练模型并转换为pb格式

    具体代码在github:https://github.com/danan0755/Bert_Classifier/blob/master/Bert_Train.pydef serving_input_fn(): # 保存模型为SaveModel格式 # 采用最原始的feature方式,输入是feature Tensors。 # 如果采用build_parsing_serving_input_receiver_fn,则输入是tf.Examples df = pd.read_

    程序员文章站2023-11-06
  • Intel开发出深度学习新算法SLIDE:突破性提升CPU模型训练速度

    ai(人工智能)是当今科技圈的热门话题,深度学习则是ai训练的重要手段之一。如何学习要靠硬件和算法支撑,这方面,intel力挺cpu,nvidia则力挺gpu。 日前

    程序员文章站2023-10-31
  • Tensorflow加载预训练模型和保存模型的实例

    使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件。有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。

    程序员文章站2023-10-30
  • 基于jupyter notebook的python编程(Win10通过OpenCv-3.4.1进行人脸口罩数据集的模型训练并进行戴口罩识别检测)

    基于jupyter notebook的python编程-----Win10通过OpenCv-3.4.1进行人脸口罩数据集的模型训练并进行戴口罩识别检测目录一、OpenCv的下载及安装1、OpenCv的下载2、OpenCv的安装3、查看是否具有模型训练环境二、人脸口罩数据集的下载及处理1、人脸口罩数据...

    程序员文章站2023-08-23
  • Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试

    tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试,有两种方法:第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中,中情况比较简单;第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中

    程序员文章站2023-08-14
  • 从训练好的tensorflow模型中打印训练变量实例

    从tensorflow 训练后保存的模型中打印训变量:使用tf.train.newcheckpointreader() import tensorflow as tf re

    程序员文章站2023-08-14
  • 利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法

    利用tensorflow实现《神经网络与机器学习》一书中4.7模式分类练习 具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类。 使用到的工具: python3.5 

    程序员文章站2023-04-06
  • TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片

    本文是python通过tensorflow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇,是加载上一篇训练好的模型,进行猫狗识别 本文逻辑: 我从网上下载了十几张猫和狗的图片

    程序员文章站2023-01-13
  • python 用opencv调用训练好的模型进行识别的方法

    此程序为先调用opencv自带的人脸检测模型,检测到人脸后,再调用我自己训练好的模型去识别人脸,使用时更改模型地址即可 #!usr/bin/env python

    程序员文章站2022-11-21
  • tensorflow如何继续训练之前保存的模型实例

    tensorflow如何继续训练之前保存的模型实例

    一:需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random

    程序员文章站2022-10-11
    IT编程
  • 3、一键训练模型

    3、一键训练模型

    0、前言1、create_directories.py 一键创建项目目录结构输入命令 python create_directories.py --name=my_training_demo2、one_command_train.py 一键训练模型输入命令 python one_command_train.py --steps=500 --batch_size=12

    程序员文章站2022-09-13
    IT编程
  • 计算机视觉(3):用inception-v3模型重新训练自己的数据模型

    计算机视觉(3):用inception-v3模型重新训练自己的数据模型

    用inception-v3重新训练自己的数据模型 背景: 现代的图像识别模型具有数以百万计的参数,从头开始训练(Train from scratch)需要大量的样本数据以及消耗巨大的计算资源(几百个GPU),因此采用迁移学习的方式重训一个模型(Retrain a model)对于学习模型的成本较低, ...

    程序员文章站2022-09-04
    IT编程
  • 解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

    一、pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配最近想着修改网络的预训练模型vgg.pth,但是发现当我加载预训练模型权重到新建的模型并保存之后。在我使用新赋值的网络模型时出现了key不匹配的问题#

    程序员文章站2022-07-26
  • 使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)

    使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)

    本文介绍了如何在pytorch下搭建alexnet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建。 构

    程序员文章站2022-07-18
    IT编程
  • TensorFlow 指定 GPU 训练模型

    TensorFlow 指定 GPU 训练模型

    Linux 查看当前服务器 GPU 的占用情况可以使用 nvidia-smi 命令,如下所示:nvidia-smi关于 nvidia-smi 命令输出的详细解释,可参考笔者的另外一篇博客:GPU状态监测 nvidia-smi 命令详解。在此不再赘述,本文主要分享一下在用 TensorFlow 训练模...

    程序员文章站2022-07-13
  • 在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

    在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

    先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数,今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序,这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。为了解决这些问题,从业者越来...

    程序员文章站2022-07-13
  • 运用pytorch轻松搞定模型单机多GPU并行训练

    运用pytorch轻松搞定模型单机多GPU并行训练

    使用单GPU进行模型的训练时会出现CUDA RuntimeError:内存不足的错误,此时你可以降低batch_size或是图像的大小来进行重新的训练尝试,但是假如你有多块GPU则可以进行多GPU的训练。本人习惯使用pytorch这个框架,因此列出代码供参考。import torch.nn as n...

    程序员文章站2022-07-13
  • 人脸口罩数据集的模型训练以及戴口罩识别检测

    人脸口罩数据集的模型训练以及戴口罩识别检测

    人脸口罩数据集的模型训练以及戴口罩识别检测一.理解人脸图像特征的各种方法HOG特征的提取与计算步骤Dlib人脸特征检测原理(1)提取特征点(2)获取特征数据集写入csv(3)计算特征数据集的欧氏距离作对比二、人脸口罩数据集的下载及处理三、摄像头采集自己人脸、并对表情作出判断。一.理解人脸图像特征的各...

    程序员文章站2022-07-13
  • Pytorch网络训练模型转成C++推理执行

    Pytorch网络训练模型转成C++推理执行

    显著图推理模型C++转换显著性检测网络模型是基于PyTorch深度学习框架进行搭建并参与训练的,在实际应用和生产中,由于要满足低延迟和严格部署要求,通常选用C++来进行推理过程。这里的显著图推理模型C++转换过程主要由以下几个步骤组成:将PyTorch网络模型转换为Torch Script,并序列化...

    程序员文章站2022-07-12