TinyImageNet火炬 微调预训练

CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集，并提供了在此数据集上的中文对话预训练模型（中文GPT模型），更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ，使用了HuggingFace Pytorch版的库，可用于预训练与微调。 目录 消息 2021-02-28：一个，欢迎大家提bug和加速优化算法，以及新的清洗功能等等。 2021-01-09：实验室出版新书 ，欢迎大家阅读购买。 2020-11-20：预训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识（包括词性和词的情感极性）。表示模型SentiLARE，欢迎大家使用。 2020-10-18：我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08：感谢所提供的。 2020-09-02：可用加载，感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC（大规模汉语清洁会话

COCO LM预训练（WIP） 在Pytorch中实现 ，纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习，以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro

原始github地址：https://github.com/hellochick/PWCNet-tf2

yolov5预训练权重文件

（fanqiang）英伟达官方下的，亲测有用

Pre-trained models are available here. All models are trained on Kinetics-700 (K), Moments in Time (M), STAIR-Actions (S), or merged datasets of them (KM, KS, MS, KMS).

基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBE

包含 "yolov3.cfg"是模型的架构 "yolov3.weights"是预训练权重！ 不含TensorFlow和Pytorch，使用的OpenCV，非常方便，只有一个py文件，代码非常少，支持图片、视频、摄像头！非常好用！

在安装了几个预训练的 CNN 之后，我编写了这个函数，其中列出了相应的支持包以进行跟踪。 示例： >> nnlist 答案 = 1×9 单元阵列 第 1 至第 6 列 {'alexnet'} {'caffe_importer'} {'densenet201'} {'googlenet'} {'inceptionv3'} {'resnet18'} 第 7 至第 9 列 {'resnet50'} {'vgg16'} {'vgg19'}