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Pytorch的torchvision包提供了用于图像分类的。我一直使用以下代码来使用Alexnet对图像进行分类(注意:其中一些代码来自)：import torchtransform = transforms.Compose([
浏览 17提问于2020-03-05得票数 2
我在一个分类问题中使用了vgg19。我可以访问校园研究计算机进行训练，但进行计算的节点无法访问互联网。因此，运行像self.net = models.vgg19(pretrained=True)这样的一行代码会失败，并显示错误urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 101] Network is unreachable>
有没有一种方法可以在头节点(我可以访问互联网的地方)上缓存模型，并从缓存中加载模型，而不是从计算节点上的互
浏览 41提问于2020-02-20得票数 1
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我想使用SqueezeNet数据集而不是ImageNet数据集来训练MNIST1.1模型。谢谢!
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
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我想使用预先训练的分类模型(使用pytorch和ResNet50作为模型)。所有的pytorch模型的3个渠道，尽管。那么，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我下一种方式是加载模型：resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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我正在尝试遵循中的解决方案，从.pth文件中加载一个对象检测模型。谷歌没有透露这个错误的答案，我也不知道它到底是什么意思，除了显而易见的(那个文件夹'hub‘不见了)。我已经尝试加载权重，但得到相同<e
浏览 16提问于2021-10-11得票数 1
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目前我正在玩受限的Boltzmann机器，既然我在玩它，我想试着用它来分类手写的数字。
我创建的模型现在是一个非常奇特的生成模型，但我不知道如何进一步发展它。在这篇文章中，作者说，在创建了一个良好的生成模型之后，一个“然后利用标记样本在RBM之上训练一个判别分类器(即线性分类器、支持向量机)，并进一步声明”，因为你将数据向量传播到RBM模型的隐藏单元，从而得到隐藏的单元向量，或者数据的</e
浏览 0提问于2016-10-16得票数 13
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我想知道，当人们说预训练的bert模型时，是否只训练了最终的分类神经网络 或 通过反向传播和分类神经网络，transformer内部是否有任何更新
浏览 121提问于2021-02-04得票数 1
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假设我有一个神经网络( NN )，它被训练来识别给定的图像中的猫，有没有办法更新我的NN来识别狗？更广泛地说，我的问题是关于一种通过“加载模式库”来扩展NN的方法。
浏览 15提问于2017-01-30得票数 0
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并且可以方便地加载预先训练好的模型，如VGG19。但我发现使用pytorch不是这样的，因为conv2d()不接受显式的内核，而是接受内核大小。所以我想知道，我们是否可以通过简单地将权重传递给像conv2d()这样的方法来重用VGG19中的权重。任何回复都将不胜感激。
浏览 4提问于2017-09-18得票数 1
我是pytorch的新手，我正在尝试获得1*4096格式的预训练模型VGG16特征向量的输出，该输出是由最后一层之前的层返回的。我发现keras中也有类似的特性。在pytorch中有没有什么直接的命令来做同样的事情？我使用的代码如下：from torch import nnimport torch.nn.functional as F
fr
浏览 38提问于2019-11-23得票数 0
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在评估卷积神经网络的训练结果方面，我需要一些帮助。这是我的设置：
基于图像网络权重的预训练InceptionV3分类:带交叉熵ploss的软件超参数:学习率0.0001，批次大小64
目标:具有独占标签<e
浏览 0提问于2018-03-11得票数 2
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我想使用R递归神经网络软件包rnn来对方面和情感对的极性进行分类。例如，输入是“速度”和“快速”两个词的预训练嵌入，我希望通过RNN分类得到这对词的类标签。你能给我一些关于使用rnn包来完成这项任务的说明吗？
trainr()方法的输入X和输出Y应该是什么？
浏览 2提问于2016-05-26得票数 2
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当使用torchvision.models模块加载经过预先训练的VGG网络并使用它对任意RGB图像进行分类时，网络的输出在不同的调用之间有明显的不同。这一切为什么要发生？根据我的理解，VGG向前传球的任何部分都不应该是非确定性的。这是一个MCVE：from torchvision.models import vgg16
vgg = v
浏览 0提问于2019-05-06得票数 2
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我对训练一系列图像和对象检测模型很感兴趣，我想知道何时使用像VGG16这样的网络的预训练权重的一般规则是什么。例如，很明显，微调预先训练好的VGG16 imagenet模型权重对您正在寻找子集ie很有帮助。猫和狗。然而，对于我来说，如果你正在训练一个有300个类的图像分类器，其中只有一些是预训练模型中的类的子集
浏览 36提问于2017-08-06得票数 1
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我正在努力理解YOLO (v2)是如何被训练的。为此，我使用这个keras实现从零开始在VOC上训练YOLO (我对其他实现开放，但我从未使用过pytorch，因此，keras实现将是首选)。1-正如我所理解的，YOLO首先用于在imageNet上进行分类，然后这些经过训练的权重(用于分类)应该在训练yolo进行回归(检测边界框)时使用。在我在互联网上找到的用来从零开始训练yolo的</em
浏览 5提问于2020-03-27得票数 2
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TorchVision检测模型有一个weights和一个weights_backbone参数。使用预训练的weights是否意味着模型在引擎盖下使用了预训练的weights_backbone？我正在训练一个RetinaNet模型，并且不确定我应该使用哪两个选项，以及不同之处。
浏览 18提问于2022-11-18得票数 1
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我正在使用深度学习caffe框架进行图像分类。
我有带面孔的硬币。他们中的一些人是左导向的，一些人是正确的。为了对它们进行分类，我使用了常用的方法-从已经捕获了大量图像模式的预训练ImageNet网络中获取权重和结构，并主要训练最后一层以适合我的训练集。我还尝试在2个图像上训练网络(2个翻转版
浏览 1提问于2016-07-23得票数 2
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我试图只使用预先训练过的火炬视觉中的某些层，更快-RCNN网络初始化为：这让我感到困惑，因为我曾经像过去那样修改过其他PyTorch预培训过的模型我如何使用
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
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我正在使用库中的KNN方法来训练一些人脸，该方法生成一个包含用于识别的训练模型的.clf文件。我可以在这个文件中添加更多的面孔，而不必重新训练所有东西吗？
浏览 1提问于2018-05-27得票数 0
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