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AI 2021 年度报告
建议大伙有空还是自己亲自读一下，虽然有点长，188页ppt。 https://docs.google.com/presentation/d/1bwJDRC777rAf00Drthi9yT2c9b0MabWO5ZlksfvFzx8/edit#slide=id.gef9b05119a_0_288 很多诸如deepmind在生物医学方面的突破什么的，大家自己也能总结出来，但总体上信息量还是比较大的PyTorch视觉模型库torchvision.models介绍
安装pytorch时我们一般都是会一并选择安装自带的视觉模型库 torchvision , 该库不仅有经典的视觉模型结构同时还提供了对应参数的下载功能，可以说torchvision库是十分方便于研究视觉的pytorch使用者来使用的。 给出pytorch的视觉库torchvision的GitHub地址： https://github.pytorch修改resnet18 输入通道
方法一：扩张1通道为3通道，利用torch.expand()方法 model = resnet18(pretrained=False) # 主干提取网络 model.load_state_dict(torch.load('./resnet18-5c106cde.pth'), strict=False) print(model) par = summary(model, (3, 224, 224), device='cpu')Pytorch基础知识学习——模型的加载与保存
前言 一、基础知识 1.Tensor介绍 二、常用代码 1.模型的保存和加载 2.cuda的device管理 总结 前言 前篇numpy 的 ndarray类型的操作大多数都可套用到tensor上。 一、基础知识 1.Tensor介绍 Tensor是PyTorch中的基本对象，翻译成张量，表示多维的矩阵。Tensor的大多数运【踩坑】No module named ‘fused_layer_norm_cuda‘
报错 Traceback (most recent call last): self.bertForToken = BertForTokenClassification.from_pretrained(self.opt.bert_model_dir, num_labels=self.opt.tag_nums) File "/home/xxx/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pytorch_pretrained_bert/modeling.pVGG细节
参考 1.Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.VGG16学习笔记 1. 模型组成 input: 224 x 224 RGB imagepreprocessing: the mean RGB value, computed ont the training set, from each pixel组件： 3 x 3 convolution filters, 1 x 1 convoluVGG网络及Pytorch实现
2014年由牛津大学研究组Visual Geometry Group提出，论文地址Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 图3 VGG网络结构 文章亮点：通过堆叠多个3×3卷积核来代替大尺度卷积核（减少所需参数）。 论文中提到：堆叠2个3×3的卷积核代替5×5的卷积核，国内HuggingFace，预训练模型镜像使用
Hugging Face Transformers 是自然语言处理领域的重要开源项目，提供了基于通用架构（如 BERT，GPT-2，RoBERTa）的数千个预训练模型，并提供了 PyTorch 和 TensorFlow 的良好互操作性。 我们镜像了 Hugging Face Model Hub，为国内用户下载预训练模型数据提供便利。 使用方法 注意：transfo【Pytorch】在修改后的网络结构上加载Pre-trained模型以及Fine-tuning
在实际工作或者学习当中，为了节省时间提高效率，我们在深度学习训练中，一般会使用已经训练好的开源模型（一般都是基于ImageNet数据集），但通常情况下我们自己涉及的模型和别人训练好的有很多地方不一样。 难道我们就没法用了吗？当然不是，我们可以有很多种方法去实现我们想要的。 其模型微调
在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中识别出The State of Transfer Learning in NLP [18 AUGUST 2019]
This post expands on the NAACL 2019 tutorial on Transfer Learning in NLP. The tutorial was organized by Matthew Peters, Swabha Swayamdipta, Thomas Wolf, and me. In this post, I highlight key insights and takeaways and provide updates based on recent work.