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我用以下代码保存了我的模型：torch.save(net, 'model.pth')
files.download('model.pth')model = torch.load('model.pth')torch.argmax(model(x))Attribu
浏览 0修改于2021-05-02得票数 0
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我试着在returnn中训练一个简单的单向编码器，在删除编码器的解码器和bw层之后，使用这个配置https://github.com/rwth-i6/returnn-experiments/blob/master但是，如果没有预先训练，我的所有实验都不会收敛。我尝试了不同的学习率和不同的时间减少因素。正如第一篇论文中提到的(()和预训练使训练变得稳定，但在我的情况下，如果没有预训练，我的模型都不会收敛。
浏览 0提问于2018-12-03得票数 0
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我必须为多标签分类预先训练一个模型。我正在使用cifar10数据集进行预训练，我想知道我是否必须使用'categorical_crossentrpy‘(softmax)或'binary_crossentropy’(sigmoid)进行预训练
浏览 0修改于2018-12-21得票数 1
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我是如何做到这一点的，我首先创建了一个预先训练过的模型，它把一个单词嵌入向量列表转换成一个句子嵌入向量。现在，我想要做的是把这个预先训练过的模型合并到一个新的模型中，这个模型使用这个模型来转换输入。然而，我想知道的是，如果sentence_encoder和这个新模型一起被训练，或者它的重量是否保持不变？如果可能的话，我希望sentence_encoder的权重受到这个新模式的训练的影响。
浏览 0提问于2018-04-15得票数 1
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有没有办法加载一个预先训练好的模型。如果我将加载的模型训练为与原始模型相同的纪元数，那么我将获得预期的准确率和对抗性示例生成率。
有没有一种方法可以保存模型，这样就可以加载模型而不需要重新训练？
浏览 17提问于2020-05-12得票数 1
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有没有人知道，在这里，经过预先训练的快速文本模型有多长时间可以使用新的普通爬行或维基百科数据进行更新？或者现有的可供下载的有多少年了？
浏览 3提问于2022-06-16得票数 0
Tensorflow slim库为alexnet提供了图形结构，但是它似乎没有提供经过预先训练的(在Imagenet上) alexnet检查点()。是否有任何地方为TF-slim提供预先训练的alexnet检查站？
浏览 1修改于2017-12-21得票数 8
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我训练了一个模型，并希望使用函数api将它与另一个keras模型结合(后端是tensorflow版本1.4)import tensorflow.contrib.keras.api.kerasoutput = Dense(5, activation="softmax")(dnn)在我训练这个模型之后
浏览 3提问于2018-01-17得票数 6
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我正在尝试使用预先训练过的权重模型
我有点不知所措，我应该如何加载它来生成预测。我想用faster_rcnn模型在图像上进行物体检测。
浏览 3修改于2020-03-09得票数 0
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我正在制作一个R闪亮的应用程序，我想知道是否可以对模型进行预培训，然后将模型作为一个变量输入到server.R中，这样我就可以只呈现预测的结果(selected_model，输入$data)？对我来说，训练这些模特是不可能的，因为他们训练的时间太长了。
干杯，马特
浏览 4提问于2015-04-29得票数 3
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我用的是预先训练过的模型：fasttext.util.download_model('en', if_exists='ignore') # Englishft = fasttext.load_model('cc.en.300.bin')
在哪里可以找到用于训练模型的超参数值的详尽列表？
浏览 4提问于2021-06-03得票数 0
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我正在尝试将形状(1036800 )--最初的形状图像(480,720，3) --输入到经过预先训练的VGG16模型中，以预测连续值。解决这一问题的可能方法之一是将原始图像文件的大小调整为224x224，并将它们转换为形状为numpy的数组(224、224、3)，以便将它们插入经过预先训练的模型的第一层。然而，我不想扭曲图像或浪费另一个晚上的预处理数据，而我应该已经在训练。
浏览 0修改于2017-07-22得票数 8
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我想从谷歌新闻中加载预先训练好的单词嵌入
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300
浏览 2提问于2017-10-27得票数 0
我尝试加载预先训练好的XLNet，但是发生了这种情况。我以前试过这个方法，但是现在不行了。有什么建议可以解决这个问题吗？
浏览 167提问于2020-04-26得票数 1
如果我使用的是tensorflow版本的拥抱面变压器，我如何冻结预先训练的编码器的权重，以便只优化头部层的权重？
浏览 15提问于2020-07-01得票数 2
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