从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators (在自动编码器设置中仅加载解码器权重)

从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators (在自动编码器设置中仅加载解码器权重)是指在TensorFlow中使用tf.contrib.learn库中的Estimators模块时，可以通过指定model_dir参数来加载已经训练好的模型。

Estimators是TensorFlow中的高级API，用于简化模型的构建、训练和评估过程。它提供了一种统一的接口，可以方便地使用不同的机器学习算法。

在使用Estimators加载模型时，可以通过设置model_dir参数来指定模型的保存路径。model_dir是一个字符串，表示模型保存的目录。加载模型时，Estimators会自动查找该目录下的checkpoint文件和其他相关文件。

对于自动编码器设置中仅加载解码器权重的情况，可以通过设置tf.contrib.learn.RunConfig对象的参数来实现。具体步骤如下：

创建一个tf.contrib.learn.RunConfig对象，并设置相应的参数。例如：

run_config = tf.contrib.learn.RunConfig(model_dir=model_dir, save_checkpoints_steps=1000)

其中，model_dir参数指定了模型保存的目录，save_checkpoints_steps参数表示每隔多少步保存一次模型。

创建Estimators对象，并传入上一步创建的run_config对象。例如：

estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model_fn, config=run_config)

其中，model_fn参数是一个函数，用于定义模型的结构和计算图。

加载模型。可以使用Estimators对象的load_weights方法来加载模型的权重。例如：

estimator.load_weights(weights_path, by_name=True)

其中，weights_path是解码器权重的文件路径。

通过以上步骤，就可以从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators，并且只加载解码器权重。这样可以方便地复用已经训练好的模型，在自动编码器等应用中进行解码操作。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI Lab提供了丰富的人工智能服务和解决方案，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。您可以访问腾讯云AI Lab官网了解更多信息：腾讯云AI Lab

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

VLE基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等

在预训练阶段，VLE采用了四个预训练任务： MLM (Masked Language Modeling)：掩码预测任务。给定图文对，随机遮掩文本中的部分单词，训练模型还原遮掩的文本。...VLE在14M的英文图文对数据上进行了25000步的预训练，batch大小为2048。下图展示了VLE的模型结构和部分预训练任务（MLM、ITM和MPC）。...3.3 模型下载本次发布了VLE-base和VLE-large两个版本的预训练模型，模型权重为PyTorch格式，可以选择手动从 transformers模型库下载权重和配置文件，或者在代码中使用 from_pretrained...(model_name) 以自动加载模型。...3.4 预训练权重模型文本编码器 图像编码器 参数量* MODEL_NAME 链接

6720 0

自编码器AE全方位探析：构建、训练、推理与多平台部署

编码器：编码器部分将输入数据压缩成一个潜在空间表示。它通常由一个神经网络组成，并通过减小数据维度来学习数据的压缩表示。 解码器：解码器部分则试图从潜在空间表示重构原始数据。...特征学习定义：特征学习是从原始数据中自动学习出有效特征的过程。工作原理：自动编码器能够通过深度神经网络提取更抽象和有用的特征。应用示例：在计算机视觉中，用于提取图像的关键特征。...工作原理：特定类型的自动编码器，例如变分自动编码器，可以用来生成新的样本。应用示例：在艺术创作和药物设计中生成新的设计和结构。数据去噪定义：数据去噪是从带噪声的数据中恢复出原始信号的过程。...4.3 训练自编码器 训练自动编码器是一个迭代的过程，需要正确地组织数据、设置合适的损失函数和优化器，并通过多次迭代优化模型的权重。以下是详细步骤： 4.3.1 数据准备准备适合训练的数据集。...理论与实践的结合可以增强对自动编码器复杂性的理解，并为实际应用打下坚实基础。多场景应用自动编码器的灵活性在许多应用场景中得到了体现，从图像重构到异常检测等。

8572 0

Transformers 4.37 中文文档（九十六）

编码器通过 from_pretrained() 函数加载，解码器通过 from_pretrained() 函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如图像字幕）上进行微调。...从预训练模型检查点中的一个或两个基类库中实例化一个编码器和一个解码器。默认情况下，使用model.eval()将模型设置为评估模式（Dropout 模块被停用）。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如图像字幕）上进行微调。...根据是否提供config或自动加载而表现不同。从预训练模型检查点实例化一个编码器和一个解码器，可以是库中一个或两个基类的预训练模型检查点。...根据是否提供config或自动加载而表现不同。从预训练模型检查点实例化一个编码器和一个解码器，可以是库中一个或两个基类。

4071 0

【AI大模型】Transformers大模型库（五）：AutoModel、Model Head及查看模型结构

二、自动模型类（AutoModel） 2.1 概述 AutoModel是Hugging Face的Transformers库中的一个非常实用的类，它属于自动模型选择的机制。...这个设计允许用户在不知道具体模型细节的情况下，根据给定的模型名称或模型类型自动加载相应的预训练模型。它减少了代码的重复性，并提高了灵活性，使得开发者可以轻松地切换不同的模型进行实验或应用。...2.2 Model Head（模型头） Model Head在预训练模型的基础上添加一层或多层的额外网络结构来适应特定的模型任务，方便于开发者快速加载transformers库中的不同类型模型，不用关心模型内部细节...ForSeq2SeqLM：序列到序列模型头，用于encoder-decoder类型的任务，主要处理编码器和解码器共同工作的任务，比如机器翻译或文本摘要。...在PyTorch 2.0及Transformers的相应版本中更为常见。

2881 0

Transformers 4.37 中文文档（七十六）

您可以通过 load_adapter()为不同语言加载不同的语言适配器权重。语言适配器仅包含大约 200 万个参数，因此在需要时可以高效地动态加载。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。裸的 Musicgen 解码器模型，输出没有特定头部的原始隐藏状态。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 MusicGen 解码器模型在顶部带有语言建模头。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 Pop2Piano 模型在顶部带有语言建模头。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。根据此存储库中描述的 HiFi-GAN 声码器代码。

2381 0

Transformers 4.37 中文文档（三十一）

编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如摘要）上进行微调。...根据是否提供config或自动加载而表现不同。从预训练模型检查点中的一个或两个基类实例化一个编码器和一个解码器。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如摘要）上进行微调。...根据是否提供config或自动加载而表现不同。从预训练模型检查点的一个或两个库基类实例化编码器和解码器。...根据是否提供或自动加载config而表现不同。从预训练模型检查点实例化一个编码器和一个解码器，可以使用库的一个或两个基类。

1861 0

Transformers 4.37 中文文档（七十七）

如果未提供generation_config，将使用默认值，其加载优先级如下：1）从generation_config.json模型文件中获取；2）从模型配置中获取。...如果未提供generation_config，将使用默认值，其加载优先级如下：1）从generation_config.json模型文件中获取，如果存在；2）从模型配置中获取。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 SEW 模型在连接主义时间分类（CTC）顶部具有语言建模头。...这是一个基于 transformer 的 seq2seq（编码器-解码器）模型，专为端到端的自动语音识别（ASR）和语音翻译（ST）而设计。...不建议在大多数用例中设置此项。

1821 0

亚马逊开源神经机器翻译框架Sockeye：基于Apache MXNet的NMT平台

神经网络包含三个主要部分：编码器、解码器和注意力机制。编码器一次一词地读取源语句直到读完语句（）并生成语句的一个隐表征。...编码器经常作为循环神经网络（RNN）被实现，比如一个长短时记忆（LSTM）网络。 解码器，也作为 RNN 被实现，从语句开头的符号（）一次一词地生成目标语句。...例如，你可以设置优化器类型、学习率、动量、权重衰减和提前停止条件。Sockeye 跟踪了训练和验证数据上的多个指标（包括专门针对机器翻译的指标，比如 BLEU）。...它可以实现著名的、带有注意力机制的编码器-解码器架构。...可通过以下方式进行翻译： > python -m sockeye.translate --models --use-cpu 这将使用训练中得到的最佳参数组，从 STDIN 翻译字符串

1.4K8 0

Transformers 4.37 中文文档（八十一）

8531 0

医疗SAM也来啦 | AutoSAM告诉你如何在医疗领域更快更好开发大模型

在这项工作中，作者建议冻结SAM编码器并微调轻量级任务特定预测Head，因为SAM中的大多数权重都是由编码器贡献的。...张凯东等人将基于低秩的微调策略应用于SAN编码器，并将其与SAM解码器一起训练，以定制SAM以执行腹部分割任务。...解码器中的权重。...在微调过程中，UNet的编码器用预先训练的权重进行初始化，并且模型中的所有参数都在标记数据上进行训练。最后，作者在没有任何微调的情况下尝试原始SAM，以解决将SAM自定义到特定数据集的必要性。...这种差异可能归因于SAM解码器的训练，该解码器旨在生成集中在prompt位置附近的目标的Mask。相比之下，CNN Head部没有从SAM解码器加载信息，导致ASSD值更高。

8282 0

大连理工IIAU Lab提出SSLSOD：自监督预训练的RGB-D显著性目标检测模型(AAAI 22)

该文在显著性目标检测任务（SOD）中，首次引入自监督预训练。凭借提出的有效的前置任务（pretext task），在仅使用少量无标签的RGB-D数据进行预训练的情况下，该模型仍能够具有竞争力的表现。...在现实生活中，显著性目标在深度位置上，相比于背景也往往有着较明显的对比（Depth）。为此，利用 Depth Estimation 这一任务，能够帮助编码器提升显著性目标的定位能力。...RGB 与 Depth 同时加载相同的 Classification 的预训练权重，解码器联合两个模态特征完成 SOD 这一相同任务。...因此，能够在预训练结束后，可以无缝地加载预训练权重，更容易训练。...我们给出一些本文的潜在/未来工作：（1）对解码器进行自监督预训练。以往的方法忽视了对解码器预训练，仅是简单的使用随机初始化解码器权重（潜在工作）。（2）半自监督。

7204 0

Transformers 4.37 中文文档（五十二）

解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算last_hidden_state中的加权平均值。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 ProphetNetModel 的独立编码器部分。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。 ProphetNetModel 的独立解码器部分。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 ProphetNetModel 的独立解码器部分，顶部带有 lm 头。...该模型可以作为编码器（仅具有自注意力）以及解码器行为，此时在自注意力层之间添加了一层交叉注意力，遵循Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit

1151 0

Transformers 4.37 中文文档（七十八）

Speech2Text2 是一种仅解码器变换器模型，可与任何语音仅编码器一起使用，例如 Wav2Vec2 或 HubERT 用于语音到文本任务。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。带有语言建模头的 Speech2Text2 解码器。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。 SpeechT5 模型具有语音编码器和文本解码器。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。具有文本编码器和语音解码器的 SpeechT5 模型。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。具有语音编码器和语音解码器的 SpeechT5 模型。

1591 0

Transformers 4.37 中文文档（四十七）

我们还描述了一种简单的技术，以防止在零样本设置中“意外翻译”，在这种情况下，生成模型选择将其预测（部分）翻译成错误的语言。本文中使用的所有代码和模型检查点都是公开可用的。...Liu 在探索统一文本到文本 Transformer 的迁移学习极限中提出的。它是一个在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器解码器 Transformer。...Liu 在探索统一文本到文本变换器的迁移学习极限中提出的。它是一个在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器解码器变换器。此模型继承自 PreTrainedModel。...Liu 在探索统一文本到文本 Transformer 的迁移学习极限中提出的。它是一个在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器解码器 Transformer。...Liu 在探索统一文本到文本 Transformer 的迁移学习极限中提出的。它是一个在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器解码器 Transformer。

1541 0

Transformers 4.37 中文文档（九十四）

SpeechEncoderDecoderModel 可以从编码器和解码器配置随机初始化。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如摘要）上进行微调。...根据是否提供config，行为会有所不同或自动加载。从预训练模型检查点的库中实例化一个编码器和一个解码器。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如摘要）上进行微调。...根据是否提供config或自动加载而表现不同。从预训练模型检查点的一个或两个库基类实例化编码器和解码器。

1931 0

Transformers 4.37 中文文档（三十九）

我们发布了数千个非精选样本，以及模型权重和代码。如下图所示，Jukebox 由 3 个仅解码器模型的 priors 组成。...为了自动处理模型应在其上执行的设备，请使用 accelerate。与论文相反，prior 的顺序从 0 到 1，因为这样更直观：我们从 0 开始采样。...如果一个标记具有全局注意力，那么attentions中所有其他标记的注意力权重都设置为 0，值应该从global_attentions`中访问。...在注意力 softmax 后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是从具有全局注意力的每个令牌到序列中的每个令牌的注意力权重。用于序列到序列问答模型输出的基类。...在注意力 softmax 后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是从具有全局注意力的每个令牌到序列中的每个令牌的注意力权重。

1291 0

Transformers 4.37 中文文档（六十二）

使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 XLMProphetNetModel 的独立编码器部分。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 XLMProphetNetModel 的独立解码器部分。...，config.vocab_size - 1]中。所有标签设置为-100都将被忽略（遮蔽），损失仅计算标签在[0，......使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 XLMProphetNetModel 的独立解码器部分，顶部带有 lm 头。...该模型可以作为编码器（仅具有自注意力）以及解码器，此时在自注意力层之间添加了一层交叉注意力，遵循 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit

2451 0

Transformers 4.37 中文文档（六十六）

期望单个图像或像素值范围从 0 到 255 的图像批次。如果传入像素值在 0 到 1 之间的图像，请设置do_rescale=False。...线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。 DeiT 模型在顶部带有解码器，用于遮蔽图像建模，如 SimMIM 中提出的。...期望单个图像或像素值范围从 0 到 255 的图像批处理。如果传入像素值在 0 到 1 之间的图像，请设置 do_rescale=False。...期望单个或批量像素值范围从 0 到 255 的图像。如果传入像素值在 0 到 1 之间的图像，请设置do_rescale=False。

4311 0

Transformers 4.37 中文文档（六十八）

1691 0

Transformers 4.37 中文文档（四十二）

使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

2721 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云