PyTorch 学习笔记（五）：Finetune和各层定制学习率 / 开普饭

来自:Python爬虫与数据挖掘前言 Hey,各位小伙伴,这次怎么来玩一下,如何使用Django执行原生SQL. 我们都知道,Python在web界的扛把子--Django,可谓是集大成为统一, ...

欢迎来到专栏<2小时玩转开源框架系列>,这是我们第八篇,前面已经说过了caffe,tensorflow,pytorch,mxnet,keras,paddlepaddle,cntk. 今天说 ...

bert问世以来,相关研究和改进如雨后春笋般涌现,预训练模型得到了飞速的发展,并在NLP很多任务中取得了统治地位.工业界也对此产生了浓厚的兴趣,各大公司纷纷试图在搜索.推荐.分类等领域中引入bert. ...

第一时间获取价值内容来自:机器之心训练大模型时,如何优雅地减少 GPU 内存消耗?你不妨试试这个 TorchShard 库,兼具模型并行与数据并行等特点,还具有与 PyTorch 相同的 API ...

一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能: 在训练集上进行训练,并在验证集上进行验证: 模型可以保存最优的权重,并读取权重: 记录下训练集和验证集的精度,便于调参. 5 模型训练与验证为此本章 ...

文章目录: 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算这篇文章内容不多,比较基础,里面的代码块可以复制到本地进行实践,以加深理解. 喜欢的话,可以给公众号加一个星标,点 ...

目前两种最重要的预训练语言模型,一种是前面介绍过的BERT,另外一种就是GPT. GPT出了两个版本,GPT1.0和GPT2.0,GPT2.0相对于GPT1.0差别不大,可以认为是它的增强版.本篇介绍 ...

NLP:NLP领域没有最强,只有更强的模型--GPT-3的简介.安装.使用方法之详细攻略导读:NLP领域的模型,没有最大,只有更大.博主这几天也仔仔细细看了这篇长达75页的论文,光署名作者都有二三十 ...

分类是机器学习中最简单,最常见的任务之一. 例如,在计算机视觉中,您希望能够微调普通卷积神经网络(CNN)的最后一层,以将样本正确分类为某些类别(类). 但是,有几种根本不同的方法可以实现这一目标. ...

作者丨iven 来源丨夕小瑶的卖萌屋编辑丨极市平台极市导读 NYU.facebook.CIFAR最新文章表示:以前prompt 的方法也不是真正的小样本学习,真正的小样本学习,训练集验证集都要小! ...

言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人作者 | 言有三(微信号Longlongtogo) 编辑 | 言有三前面已跟大家介绍了Caffe和TensorFlow,链接如下. ...

实际上笔者也没多少刷榜经验,毕竟不擅长,之前老大也没有任务指派,今年10月份得闲了个把月,没那么多事就参加了一个场景分类的比赛,链接如下,https://challenger.ai/competiti ...

来源:AIWalker 最近Happy在尝试进行图像超分的INT8量化,发现:pytorch量化里面的坑真多,远不如TensorFlow的量化好用.不过花了点时间终于还是用pytorch把图像超分模型 ...

PyTorch 学习笔记（五）：Finetune和各层定制学习率