首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我在哪里可以找到现有的预先训练的火炬模型?

您可以在以下地方找到现有的预先训练的火炬模型:

  1. PyTorch Hub(https://pytorch.org/hub/):PyTorch Hub 是一个官方的模型库,提供了各种预先训练的火炬模型。您可以在该网站上搜索您感兴趣的模型,并获取其相关信息、代码和使用示例。
  2. GitHub(https://github.com/):GitHub 是一个开源代码托管平台,许多研究人员和开发者会在 GitHub 上分享他们的预先训练的火炬模型。您可以通过在 GitHub 上搜索相关关键词,如 "PyTorch models" 或 "pretrained PyTorch models" 来找到这些模型。
  3. Kaggle(https://www.kaggle.com/):Kaggle 是一个数据科学竞赛平台,许多参赛者会在竞赛中使用预先训练的火炬模型。您可以在 Kaggle 上浏览和下载这些模型,并学习其他参赛者的代码和技巧。
  4. 论文和研究论坛:许多研究论文和学术研究论坛会提供预先训练的火炬模型的链接或代码。您可以通过搜索相关领域的论文和论坛,如 arXiv(https://arxiv.org/)或 OpenReview(https://openreview.net/),来找到这些模型。

需要注意的是,以上提到的资源可能包含来自不同作者和组织的模型,因此在使用这些模型时,您需要仔细阅读其相关文档和许可证,确保符合使用规定。

相关搜索:我可以删除预先训练好的Keras模型中的层吗?我在Bigcommerce哪里可以找到我的订阅者?我可以将2.3版中的NetOpt内容与预先训练的模型一起使用吗?我在哪里可以找到OMSimulator (OpenModelica)中联合仿真模型的lua脚本?我可以在mxnet上运行使用tensorflow训练的模型吗?在哪里可以找到维基百科或像谷歌新闻这样的大型文章数据集上的预先训练好的doc2vec模型?我在哪里可以找到在Breakout Arduino库示例中引用的'psk‘?在使用训练-测试拆分后,我是否应该用整个数据集重新训练模型,以找到最佳的超参数?在tensorflow.keras.experimental模型中的哪里可以找到export_saved_model属性?我在哪里可以找到我在WordPress中的所有帖子/文章的目录?我在哪里可以找到在OSX中创建FaceTime可比较相机的示例我在哪里可以找到完整的西班牙语字典在json或csv?我可以在不重新编译的情况下训练复合模型的各个部分吗?在NLTK中,我在哪里可以找到ClassifierBasedPOSTagger的所有POS的标签定义?我想知道在哪里可以下载原始数据,这些原始数据用于在YOLO官方页面上训练模型我在哪里可以找到下载的文件,从模拟器Leapdroid在我的电脑的文件夹?在我的系统中哪里可以找到App Engine Maven插件的当前安装版本?在Google app Engine中我可以在哪里找到我的应用程序的名称?在java文件中,我在哪里可以找到我用蓝色圈出的记号的引用?我是否可以在不重新运行整个训练的情况下将新的训练图片添加到我的对象检测模型中?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【论文解读】模型即服务-介绍MaaS中所涉及的关键技术

    由于预训练模型中参数和数据的数量超过一定水平,基础模型(如大型语言模型)可以显著提高下游任务性能,并出现一些新颖的特殊能力(如深度学习、复杂推理和人类对齐)。基础模型是生成式人工智能(GenAI)的一种形式,而模型即服务(MaaS)已经成为一个开创性的范式,彻底改变了GenAI模型的部署和利用。MaaS代表了我们如何使用人工智能技术的范式转变,并为开发人员和用户提供了一个可扩展和可访问的解决方案,以利用预先训练过的人工智能模型,而不需要广泛的基础设施或模型训练方面的专业知识。本文对MaaS在各个行业的意义及其意义进行了全面的概述。论文简要回顾了基于云计算的“x即服务”的开发历史,并介绍了MaaS中所涉及的关键技术。GenAI模型的发展将变得更加民主化和繁荣。论文还回顾了MaaS的应用研究。最后,作者强调了这一前景领域的几个挑战和未来问题。MaaS是针对不同的基于人工智能的模型的一种新的部署和服务范式。论文希望本综述能对MaaS领域的研究提供启示。

    01

    Hallucination Improves Few-Shot Object Detection

    学习从少量的注释实例中检测新目标具有重要的现实意义。当例子极其有限(少于三个)时,就会出现一种特别具有挑战性而又普遍的制度。改进少样本检测的一个关键因素是解决缺乏变化的训练数据。我们提出通过从基类转移共享的类内变异来为新类建立一个更好的变异模型。为此,我们引入一个幻觉网络,该网络可以学习在感兴趣区域(RoI)特征空间中生成额外的、有用的训练示例,并将其纳入现在的目标检测模型。通过不同的区域建议生成过程,我们的方法在两个目前最先进的少样本检测器上产生了显著的性能改善(TFA和CoRPN)。特别是,我们在极具挑战性的COCO基准上达到了最佳的性能。

    05
    领券