开源项目facenet 预训练模型 20180402-114759 用于人脸识别，项目源码请见：https://github.com/davidsandberg/facenet

今天小编就为大家分享一篇pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法，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

ctdet_coco_dla_2x.pth, GoogleDrivede的预训练模型，基于COCO数据集训练，CenterNet的backbone网络模型文件

https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的中文的NER模型，该模型是中文命名实体识别的预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12.zip，这个链接下载只需3积分，主要是想给大家提供方便，供大家学习使用。

最近，我是迁移学习的忠实粉丝。 通过迁移学习，使用预训练的神经网络对新的图像集合进行分类很简单。 在 MATLAB 中有许多即时可用的预训练网络：alexnet、googlenet、resnet50、vgg16、vgg19、resnet101、inceptionv3、inceptionresnetv2、squeezenet。 本示例将使用各种预训练深度学习网络的迁移学习来对各种细菌进行分类。 这将有助于减少人工分类的时间，并将错误分类的风险降至最低。 除了 zip 文件，您需要下载此示例1) https://www.dropbox.com/sh/7v78jjm1szvce8c/AACvvG6eWaa2gMYF5yVjWlfza?dl=0 2) https://www.dropbox.com/s/4662xcxiwy7vjjq/trainednetwork.mat?dl=0 这里有两

基于pytorch的中文语言模型预训练 ACL2020最佳论文有一篇论文提名奖，《不要停止预训练：使语言模型适应领域和任务》。本文涉及很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要方面： 在目标领域的数据集上继续预训练（DAPT）可以提高效果；目标领域的语料与RoBERTa的原始预训练语料越不相关，DAPT效果则提升更明显。 在具体任务的数据集上继续预训练（TAPT）可以十分“廉价”地提升效果。 结合两者（先进行DAPT，再进行TAPT）可以进一步提升效果。 如果能获取更多的，任务相关的无标注数据继续预训练（Curated-TAPT），效果则最佳。 如果

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b

当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！

ONNX模型动物园 是一种开放标准格式，用于表示机器学习模型。 ONNX得到了许多合作伙伴的支持，这些合作伙伴已经在许多框架和工具中实现了该功能。 ONNX模型动物园是由像您这样的社区成员提供的ONNX格式的经过预训练的最新模型的集合。 每个模型都有用于进行模型训练并根据训练后的模型进行推断。 这些笔记本是用Python编写的，包括指向训练数据集的链接以及对描述模型体系结构的原始论文的引用。 我们已经在进行了标准化，以存储ONNX模型文件。 要下载ONNX模型，请导航至相应的Github页面，然后单击右上角的Download按钮。 楷模 请阅读下面的部分，以获取有关ONNX模型库（.onn

EfficientNet，pytorch源码和B0-B7八个预训练权重.