今天小编就为大家分享一篇使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)，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

《项目实战：Qt+OpenCV大家来找茬（Qt抓图，穿透应用，识别左右图区别，框选区别，微调位置）》配套的Demo运行包和源码包 https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/124768637

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可调电子时钟程序说明: 上机测试请用杜邦线将时钟模块的TSCLK,TIO,TRST,分别对应连接到P33，P34,P35， 连接方式不能与按键，串行通讯口，显示用的数据口相冲突，可自己在程序上方sbit的位置进行修改。 单片机复位后会先检测年份是否是2017年，不是就会复位1302，是2017年就不初始化1302。 S2是设置键，在任何时候按下超过2MS都可以进入设置函数。 S3在正常走时时按下，会显示日期，日期格式是2017.10.03;松开S3后日期会延时显示约6秒。 在设置功能里面，S3是数字减，S4是数字加。设置功能会在没有按下按键后开始延时，延时约6秒 即可退出设置。 S2设置的顺序是秒，分，时，日，月，年，退出，秒，分，。。。。循环，未按按键会自动退回到主界面 本程序上只要稍加一点改动即可加入闹钟，有兴趣的朋友可以自己修改。

BertSum 该代码是针对纸质Fine-tune BERT for Extractive Summarization （ ） ！新：请查看我们的其中包含受过训练的模型 CNN / Dailymail的结果（25/3/2019）： 楷模 ROUGE-1 ROUGE-2 ROUGE-L 变压器基线 40.9 18.02 37.17 BERTSUM +分类器 43.23 20.22 39.60 BERTSUM +变压器 43.25 20.24 39.63 BERTSUM + LSTM 43.22 20.17 39.59 Python版本：此代码在Python3.6中 软件包要求：pytorch pytorch_pretrained_bert tensorboardX多进程pyrouge 一些代码是从ONMT借来的（ ） CNN / Dailymail

SWA简单来说就是对训练过程中的多个checkpoints进行平均，以提升模型的泛化性能。记训练过程第i ii个epoch的checkpoint为w i w_{i}w i ​ ，一般情况下我们会选择训练过程中最后的一个epoch的模型w n w_{n}w n ​ 或者在验证集上效果最好的一个模型w i ∗ w^{*}_{i}w i ∗ ​ 作为最终模型。但SWA一般在最后采用较高的固定学习速率或者周期式学习速率额外训练一段时间，取多个checkpoints的平均值。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124414939

在excel电子表格内，通过微调控件，调整年月后，考勤表内日期自动变动，利用条件格式，自动标注周六日，以示区别。表可以根据自己情况加以调整，

T5自然问题 T5 for NQ是针对自然问题的文本到文本的问答。 它使用自然问题（NQ）数据集对T5模型进行微调，该数据集旨在使用实际用户问题和注释者从Wikipedia中找到的相应答案来训练和评估自动QA系统。 安装 克隆仓库，然后进入目录。 运行pip install -e . 。 数据集 要下载数据集，请首先 。 因此，创建目录data/natural-questions/并使用以下格式下载原始格式的完整数据集（而不是简化的训练集）： gsutil -m cp -R gs://natural_questions/v1.0 data/natural-questions 用法 为实验配置所有超参数，以编辑params.yaml 。 因此，请继续： python src/main.py -c params.yaml

迁移学习从根本上改变了自然语言处理(NLP)的处理范式。许多最先进的模型首先在大型文本语料库上进行预先训练，然后在下游任务上进行微调。

俄语文本摘要的GPT-3微调_Fine-tuning GPT-3 for Russian Text Summarization.pdf