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搜索资源列表

  1. CNN_UCMerced-LandUse_Caffe_finetune

  2. # CNN_UCMerced-LandUse_Caffe（数据：http://vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html） 主要任务：基于深度学习框架完成对光学遥感图像UCMerced LandUse数据集的分类。 数据特点：共包含21类土地类型图片，每类100张，每张像素大小为256*256，数据类内距离大，类间小。 完成情况：数据量太小，训练数据出现过拟合；为了克服这个问题，又减小训练时间，采用caffe框架，在别人训练好的bvlc_referenc

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：flyyoung0709

  1. finetune-images

  2. caffe finetune 训练图片集，里面包括5个文件夹，五类图片，可用于caffe finetune训练。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-03
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：quinn07

  1. 提取tensorflow中checkpoint模型参数到npy

  2. tensorflow将训练好的网络模型保存到了checkpoint中，如果要利用训练好的网络模型去fintune另一个网络，需要为前置层的参数赋值，因此把checkpoint中的参数保存到npy文件中方便赋值。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-03
    • 文件大小：444
    • 提供者：zhaogw93

  1. finetune的训练框架

  2. 自己写的tensorflow关于分割的框架文件，其他的步骤因为有错误就不贴了。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-26
    • 文件大小：6144
    • 提供者：amanfromearth

  1. keras_densenet161_finetune.py例子

  2. 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会 (keras densenet161 finetune)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：9216
    • 提供者：wulala789

  1. keras_densenet169_finetune.py例子

  2. 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras densenet169 finetune)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：9216
    • 提供者：wulala789

  1. keras_googlenet_finetune.py例子

  2. 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras googlenet finetune)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：18432
    • 提供者：wulala789

  1. keras_inception_v3_finetune.py例子

  2. 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras inception v3 finetune)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：9216
    • 提供者：wulala789

  1. keras_inception_v4_finetune.py例子

  2. 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras inception v4 finetune)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：10240
    • 提供者：wulala789

  1. Laravel开发-finetune

  2. Laravel开发-finetune 微调CMS。基于Laravel框架构建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743481

  1. Pytorch之finetune使用详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇Pytorch之finetune使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38586200

  1. tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38706531

  1. python PyTorch参数初始化和Finetune

  2. 主要介绍了python PyTorch参数初始化和Finetune,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38689824

  1. python PyTorch参数初始化和Finetune

  2. 前言 这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结，也是我在写代码中用的算是“最佳实践”吧。最后希望大家没事多逛逛论坛，有很多高质量的回答。 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了。这就是PyTorch简洁高效所在。 所以我们可以进行如下操作进行初始化，当然其实有其他的方法，但是这种方法是P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38731761

  1. Pytorch之finetune使用详解

  2. finetune分为全局finetune和局部finetune。首先介绍一下局部finetune步骤： 1.固定参数 for name, child in model.named_children(): for param in child.parameters(): param.requires_grad = False 后，只传入 需要反传的参数，否则会报错 filter(lambda param: param.requires_grad, model.param

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38693173

  1. rasa-bert-finetune:支持rasa-nlu的bert finetune-源码

  2. 介绍 支持rasa json数据格式的bert finetune 准备 在训练finetune模型前需要先下载bert pre-train model，这里用的是中文的，可去官网下载chinese_L-12_H-768_A-12 。 json文件称为rasa_dataset_training.json ，dev的json文件称为rasa_dataset_testing.json ，当然你可以在run_classifier.py代码里面做相应的修改。 版本 bert-serving-client

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_42116604

  1. pytorch-cnn-finetune：使用PyTorch微调预训练的卷积神经网络-源码

  2. 使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调。 产品特点 可以访问ImageNet上经过预训练的最受欢迎的CNN架构。 自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集训练网络。 使您可以使用任何分辨率的图像（不仅限于在ImageNet上用于训练原始模型的分辨率）。 允许添加一个Dropout层或一个自定义池层。 支持的架构和模型 从包中： ResNet（ resnet18 ， resnet34 ， resnet50 ， resnet101 ， resnet152 ） R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42121086

  1. tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式

  2. 为了实现finetune有如下两种解决方案： model_fn里面定义好模型之后直接赋值 def model_fn(features, labels, mode, params): # ..... # finetune if params.checkpoint_path and (not tf.train.latest_checkpoint(params.model_dir)): checkpoint_path = None if tf.gfile.IsDirectory(para

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38632797

  1. wav2vec2-finetune:wav2vec2-large-xlsr-旁遮普语-源码

  2. wav2vec2-finetune 尼泊尔文： ： 旁遮普语： ：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：1000448
    • 提供者：weixin_42122988

  1. finetune-gpt2xl:在单个16 GB VRAM V100 Google vm上微调GPT2-XL（15亿个参数）-源码

  2. finetune-gpt2xl 在单个16 GB VRAM V100 Google vm上微调GPT2-XL（15亿个参数）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42131628
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