完整训练代码,对应文章:【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个例子开始学习大模型Fine-Tuning
2024-06-12 16:03:50 5KB 人工智能 AI FineTune
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wav2vec2-finetune 尼泊尔文: : 旁遮普语: :
2023-09-26 14:55:40 977KB JupyterNotebook
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在Pyrotch上实现情感分类模型,包含一个BERT 模型和一个分类器(MLP),两者间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能,预训练的参数使用HuggingFace的bert_base_uncased模型。同时在代码中实现了基于预训练BERT模型的下游情感分类任务的fine_tune,包含了训练集上的训练、测试集上测试评估性能等内容。 情感分类的大致过程为:首先,将一个句子中的每个单词对应的词向量输入BERT,得到句子的向量表征。然后将句向量经过dropout层再输入分类器,最后输出二元分类预测。
2023-05-15 21:48:36 14KB 自然语言处理 pytorch bert finetune
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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 == 1.6.0 bert-serving-server == 1.6.0 命令 sh run.sh
2022-12-05 15:43:09 43KB rasa-nlu rasa bert finetune
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基于transformers+bert预训练模型在语义相似度任务上的finetune
2022-06-21 01:23:44 429.65MB bert 语义相似度 transformers
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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。
2022-03-07 19:00:08 6KB tensorflow
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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。
2022-01-04 19:32:26 444B finetune tensorflow
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介绍 我们发布了用于在UCF101上微调I3D模型的完整代码(包括培训阶段和测试阶段)。 I3D论文: 。 有关I3D的模型和详细信息,也请参考i3d。 先决条件 软件 Ubuntu 16.04.3 LTS Python 2.7 CUDA8 CuDNN v6 Tensorflow 1.4.1 硬件 GTX 1080 Ti 怎么跑 1.克隆此仓库 git clone https://github.com/USTC-Video-Understanding/I3D_Finetune 2.下载动力学预训练的I3D模型 为了在UCF101上微调I3D网络,您必须在下载DeepMind提供的Kinetics预训练I3D模型。 具体来说,下载repo并将data/checkpoints文件夹放入我们的I3D_Finetune回购的data I3D_Finetune : git clone ht
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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 ) ResNeXt( resnext50_32x4d , resnext101_32x8d ) Dens
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张量流-cnn-finetune 这个仓库是关于使用TensorFlow对一些著名的卷积神经网络进行微调的。 ConvNets: 要求: Python 2.7或3.x Tensorflow 1.x(已通过1.15.1测试) OpenCV2(用于数据扩充) 数据集文件 您需要设置两个数据集文件以进行训练和验证。 格式必须如下所示: /absolute/path/to/image1.jpg class_index /absolute/path/to/image2.jpg class_index ... class_index必须从0开始。 可以在和找到样本数据集文件。 不要忘了通过--num_classes运行时,标志finetune.py脚本。 亚历克斯网 进入alexnet文件夹 cd alexnet 微调 如果您以前没有下载过砝码,请下载。 ./download_we
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