基于预训练模型的Mask R-CNN训练时间分配
是指在使用预训练模型进行Mask R-CNN训练时，如何合理分配训练时间以提高训练效率和性能。
Mask R-CNN是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型，它在Faster R-CNN的基础上增加了对实例分割的支持。预训练模型是在大规模数据集上预先训练好的模型，可以作为初始模型在特定任务上进行微调。
在进行基于预训练模型的Mask R-CNN训练时，可以将训练时间分配给以下几个方面：
- 数据准备和预处理：数据准备和预处理是训练的第一步，包括数据收集、数据清洗、数据标注、数据划分等。这个阶段的时间分配取决于数据集的规模和质量，以及数据预处理的复杂程度。可以使用腾讯云的数据万象（Image Processing）服务来进行图像处理和数据增强，提高数据准备的效率。
- 模型选择和配置：选择合适的预训练模型和相应的配置参数是训练的关键。可以根据任务需求选择适合的预训练模型，例如腾讯云的Detectron2模型库提供了一系列预训练的目标检测和实例分割模型。同时，需要根据硬件设备和训练数据的规模来配置训练参数，例如学习率、批量大小等。
- 分布式训练：对于大规模数据集和复杂模型，可以考虑使用分布式训练来加速训练过程。腾讯云的深度学习工具包MindSpore提供了分布式训练的支持，可以将训练任务分发到多个计算节点上进行并行计算，提高训练速度和性能。
- 训练监控和调优：在训练过程中，需要监控训练指标和模型性能，并进行相应的调优。可以使用腾讯云的监控和调优工具来实时监控训练指标，例如腾讯云的云监控（Cloud Monitor）和自动化运维（AutoOps）服务。
- 模型评估和验证：训练完成后，需要对训练得到的模型进行评估和验证。可以使用腾讯云的模型评估工具和自动化测试服务来进行模型性能评估和验证，例如腾讯云的AI评测（AI Benchmark）和自动化测试平台（Testin）。
总之，基于预训练模型的Mask R-CNN训练时间分配需要综合考虑数据准备、模型选择和配置、分布式训练、训练监控和调优、模型评估和验证等方面。腾讯云提供了一系列相关产品和服务来支持云计算和深度学习任务，具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据实际需求和情况进行选择。
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我正在按照一个AWS示例notebook训练maskrcnn模型。 我唯一不理解的是我没有使用子网和security_group_ids。我在整个COCO2017集合上进行了训练，19个小时后，训练状态显示训练完成。 但在CloudWatch中，日志显示“您的模型将无法使用SageMaker TensorFlow Serving container提供服务。模型工件未保存在TensorFlow SavedModel目录结构中”。 我很困惑。它是否期望作为此maskrcnn的训练模型？如果是这样的话，这个模型似乎不能部署。因为根据此doc，部署操作将在SageMaker TensorFlow服
浏览 59提问于2021-10-06得票数 0
2回答
我遇到了一个对象检测问题，我的数据由带有边界框的图像组成。我已经回顾了几个最先进的对象检测网络()，并且很难看到实例分割和对象检测是从哪里开始的。
我正试图找出，如果通过边框注释的数据进行训练，什么才是最好的呢？像掩码R-CNN这样的东西会比速度更快的R-CNN表现得更好吗?还是这种性能提升要求我的所有数据在像素级别上被分割，而不是在微调之前用边框注释？如果在边框上训练，没有分割的数据，蒙版R会比R表现得更快吗？我知道你可以用掩码R进行包围盒推断，但是你能在没有像素级分割的情况下训练模型吗？什么是最先进的目标检测，不需要训练像素级分割？
浏览 2提问于2019-10-03得票数 1
许多现有的Tensorflow和Keras CNN代码示例对训练图像使用相同的大小，通常是299*299,244*244,256*256，甚至更多。我认为这在一定程度上取决于与预先训练的模型的兼容性，以及架构本身。
我仍在评估各种架构，但最终可能会使用Mask R-CNN (或更快的R-CNN)，使用Resnet、Inception或Xception，以及Tensorflow或Keras。待分析的目标镜像在1024*1024范围内，但可以分解为更小的分区。
考虑到可用的预训练模型，是否存在能够提供任何优势的训练图像大小？我希望避免之后不得不调整大小，因为在某些情况下这会降低图像的清晰度。
浏览 14提问于2017-12-25得票数 2
我注意到在Tensorflow对象检测API的代码中有几个对Mask R-CNN的引用，但是文档中没有提到它。可以通过这个API训练/运行Mask R-CNN吗?如果可以，如何训练/运行？
浏览 0提问于2017-10-23得票数 2
我在一个拥有32vCPU和120 it的Google Cloud深度学习虚拟机中使用coco预先训练好的权重训练一个Mask R-CNN模型，它已经运行了20多个小时，仍然处于1/30纪元。该脚本使用在后台运行，输出保存在一个.log文件中，该文件在15小时前就没有更新过。我的数据集包含2050张图像。如何确保我的模型仍在运行？Mask R-CNN一般需要多长时间才能接受训练？
浏览 22提问于2019-07-15得票数 0
1回答
我知道用于训练自定义对象检测数据集的tensorflow API仅使用矩形边界框，即xmin、xmax、ymax、ymin。我还了解到，多边形边界框将极大地提高检测精度，因为它删除了边界框内的任何不必要的信息，从而提供了更好的训练数据集。我目前使用labelImg来绑定我所有的图像进行训练，它确实提供了多边形框。我的问题是，有没有办法修改tensorflow API中的代码来处理多边形框，而不仅仅是矩形框？
浏览 10提问于2017-12-25得票数 4
我对深度学习和尝试使用Detectron2 Mask R-CNN进行细胞分割是个新手。我使用来自http://celltrackingchallenge.net/2d-datasets/模拟的HL60细胞核的图像和掩模图像-训练数据集。我使用的文件夹是here 我尝试在detectron2 colab tutorial中按照气球数据集格式创建并注册一个新的数据集。我有一个类，"cell“。 我的问题是，在我训练模型后，在可视化预测时没有可见的掩模。也没有边界框或预测分数。可视化的带注释的图像类似于this，但预测的蒙版图像只是像this一样的黑色背景。 我能做错什么呢？我做的cola
浏览 28提问于2021-07-04得票数 0
1回答
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：
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
这个很管用。但是，将model.modules()或model.children()传递给nn.Sequential会产生错误。甚至通过整个模型也会导致错误。
model = torch.nn.Sequential(*model.modules())
model.eval()
# x is a [C, H, W] image
y = mode
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
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3回答
我在边缘设备(带有NVIDIA GTX 1080)上运行Mask R-CNN模型。我目前正在使用Detectron2 Mask R-CNN实现，我相信推理速度大约为5FPS。 为了加快速度，我研究了其他推理引擎和模型实现。例如ONNX，但我无法获得更快的推理速度。 TensorRT在我看来非常有前途，但我还没有找到一个现成的“开箱即用”的实现。 有没有其他成熟和快速的推理引擎或其他技术来加速推理？
浏览 73提问于2019-12-18得票数 7
我需要对图像中的像素实例进行分类。大多数目标检测模型，例如RetinaNet、R-CNNs，仅检测边界框。在我的例子中，边界框中的非实例区域可能与实例有很大的不同。即使掩码R-CNN模型仍然基于边界框区域进行对象分类。有人知道我应该使用什么模型吗？我猜Facebook的MultiPathNet可能可以用，但我没有用Linux。还有别的型号吗？非常感谢。
浏览 2提问于2018-11-07得票数 0
我训练了一个模型(Mask R-CNN)，它使用实例分割并检测汽车。现在我想找出汽车移动的方向。我的模型中的示例如下：
关于这一点的任何想法或逻辑都会非常有帮助。感谢您的时间和帮助。
浏览 2提问于2020-04-26得票数 1
我最近使用D-X-Y C++实现()训练了一个更快的R-CNN模型。为了节省训练时间，我通过设置lr_mult = 0冻结了较低(共享)的卷积层。我比较了使用冻结层和不使用冻结层的迭代时间，发现没有显著差异。在Caffe中，是否仍然计算lr_mult = 0的这些层的渐变？
浏览 1提问于2018-04-18得票数 3
在阅读了一些对象检测论文( R-CNN，YOLO，.)之后我想知道是否有一个探测器能探测到未受过训练的物体。
例如，我的模型没有接受过检测建筑物的训练，但是是否有可能让我的模型仅用像素数据来检测建筑物或某些车辆？
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
3回答
我想训练一个在图像中检测车辆和道路的模型。为此，我将使用Mask R-CNN和YOLACT++。我用vgg图像注释器为Mask R-CNN标记了一些图像，分割点如下图所示。 ? 如您所见，这里没有area参数或bbox参数。我可以使用minx miny maxx maxy找到我的实例的bbox，但我找不到如何找到该分割区域的区域。您可以在下图中看到Yolact注释的形成。 ? 标记所有实例需要大量时间。我花了至少10分钟来标记图像中的所有汽车，我已经有500张图像被标记了。你有什么建议或想法可以帮助我节省我的时间，同时转换第一个注释形成为第二个(掩码r-cnn到coc
浏览 104提问于2020-04-14得票数 5
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序列推理的深度学习
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我想使用深度学习技术来执行比隐马尔可夫模型(这是一个浅层模型)更好的推理任务。我想知道什么是最先进的深度学习模式来取代隐马尔可夫模型(HMM)？这套设备是半监督的。训练数据X(t)，Y(t)是一个时间序列，具有显著的时间相关性。此外，还有大量的未标记数据，即简单X(t)和没有Y(t)。在阅读了许多论文后，我缩小了以下模型->有条件限制的Boltzmann机器(Ilya论文)，并使用深度信念网络进行无监督的预训练(或使用变分自动编码器进行预训练)。我对这个领域非常陌生，我想知道这些技术是否已经过时了。
浏览 2提问于2017-05-09得票数 1
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我正在使用ResNet101 Faster R-CNN的教程训练牛津数据集。
我在我的本地机器上使用1个GPU运行训练，而不是使用Google Cloud。
我的问题是，我可以知道最大迭代次数是多少吗？
我的步数已经超过1300,000，而且还没有停止。
原始的更快的r-cnn可以在这里定义最大迭代大小
，但我对TensorFlow对象检测接口不太确定。
除了input_path和fine_tune_checkpoint之外，我没有更改任何参数(我使用的是带有ResNet的COCO预训练数据)。
我认为最大迭代应该在配置文件中，但它似乎只定义了特定步骤后的学习率。
浏览 8提问于2017-08-04得票数 1
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我的项目检测汽车和显示是移动或不移动，所以基本上我有一个CSV文件，其中包含两个标签(移动和不移动)，我使用顺序模型(完全连接层)训练我的模型，并将其保存为hdf5格式。那么我现在的问题是，我是否可以将我的模型(hdf5)与目标检测算法一起使用(Faster R-CNN，YOLO)如果可以，我希望能找到关于这方面的明确教程，否则我的方法是错误的，我应该使用不同的方法吗
浏览 34提问于2021-04-23得票数 1
我使用了OpenVINO中预先训练好的模型进行推理。我想知道如何看到这些模型的网络结构？如果我想从头开始重新训练这些网络，我能知道这些预训练的模型最初来自哪些父模型吗？
浏览 1提问于2020-07-22得票数 0
我正在按照在我自己的谷歌云数据集上训练一个更快的R-CNN模型。但是下面的“内存不足”错误一直在发生。
The replica master 0 ran out-of-memory and exited with a non-zero status of 247.
根据日志，返回了一个非零的退出状态-9。如中所述，-9代码可能意味着训练使用的内存多于分配的内存。
但是，内存利用率低于0.2。那么为什么我会有记忆问题呢？如果有帮助，
浏览 1提问于2017-07-29得票数 2
我在研究面具r-cnn。我想知道如何预先训练我的形象(刀、沙发、婴儿……)在掩码-rcnn中使用resnet50。我努力在github中找到这一点，但我找不到。请帮助我谁知道如何处理它。
浏览 5提问于2017-08-27得票数 0
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我使用固态硬盘和更快的r-cnn训练我的数据集用于tensorflow对象检测，我的数据集中有220个训练图像和30个测试图像。我对模型进行了200k步的训练，结果损失在1以下。但当我在视频上测试我训练过的模型时，它几乎可以检测和标记视频中的所有内容。有人能告诉我为什么会这样吗？谢谢
浏览 1提问于2017-11-21得票数 2
以R-CNN为例。我知道有一个区域建议网络，然后是一个单独的分类网络，一般的想法是它找到可能是对象的潜在区域，然后将这些区域传递给分类器，以找出它是什么。我想知道如果我有一个自定义的数据集，分类器是如何训练的。它是否简单地提取所有边界框，使用这些边界框坐标创建新图像，对其进行预处理，然后使用它们进行训练？
换句话说，目标检测模型中使用的分类器是在基于边界框坐标生成的图像上训练的，还是更复杂？
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
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如果我想学习常数--例如，周-> 7天，鸡-> 2腿，-> 24，1km -> 1000米，等等--能从像维基百科单词这样的正确数据集上训练的伯特模型中提取这些信息吗？如果没有，我要用什么型号？
浏览 0提问于2021-11-25得票数 2
1回答
我正在研究视频中的对象检测，我想在两种不同类型的数据(例如RGB和光流)上训练两个快速的R-CNN模型，然后将这些模型组合到一个网络中。 我在一种类型的数据中训练了模型，但我不知道如何将这两种类型的数据组合在一起。 任何帮助都是最好的！
浏览 12提问于2019-04-23得票数 1
1回答
我即将使用Tensorflow和更快的R-CNN Inception v2模型来训练我自己的模型。下面是配置文件： eval_config: {
num_examples: 500
# Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
max_evals: 10
} 是max_evals等于纪元？如果没有，在哪里配置？
浏览 27提问于2021-02-25得票数 0
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你好，我有来自无人机的273个灰度图像，我想使用更快的R-CNN方法检测图像中的房屋和树木，但由于我的数据集很小，我知道我的模型不能充分训练，请指导我并为我的问题推荐一个好的解决方案
浏览 0提问于2018-12-07得票数 0
我正在训练自定义对象检测，使用Mask RCNN在TensorFlow对象检测中。因此，我将与边界框一起预测对象实例掩码。
预训练模型：mask_rcnn_inception_v2_coco
以下是我训练的快照。
信息:tensorflow:全局步骤4181:损失= 0.0031 (3.290秒/步)
信息:tensorflow:全局步骤4181:损失= 0.0031 (3.290秒/步)
信息:tensorflow:全局步骤4182:损失= 0.0030 (2.745秒/步)
信息:tensorflow:全局步骤4182:损失= 0.0030 (2.745秒/步)
，在这种情况下，您
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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1回答
我正在尝试将一个预先训练好的更快的ONNX (或Keras)格式的R-CNN模型导入到MATLAB中，但是我得到的错误是多个输出的模型还不支持。有没有办法绕过这个问题？
我已经尝试过importONNXNetwork和importKerasNetwork。
非常感谢您的帮助！
浏览 9提问于2019-10-20得票数 0
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我正在努力快速理解RCNN，下面是我正在寻找的问题：
为了进行训练，FastRcnn模型需要在训练阶段给出包围盒信息。
如果你必须给出键合盒信息，那么ROI层的作用是什么。
我们是否可以使用经过预先训练的模型，它只用于分类，而不是目标检测，并用于快速(呃)RCNN的
浏览 0提问于2017-08-06得票数 2
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在bert上训练新数据集
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我是新来伯特的 我有一个amazon评论数据集，我想要根据评论预测星级 我知道我可以使用预先训练好的bert模型，如here所示 但我想在我自己的数据集上训练bert模型。这就是here正在做的事情吗？我是否可以在任何数据集的预训练模型上应用这种“微调”，以获得更准确的结果，或者我是否必须做一些其他事情来从头开始训练模型 如果我确实想从头开始训练一个模型，我应该从哪里开始呢？
浏览 61提问于2021-10-03得票数 0
1回答
BERT模型中的双向性
、、、
我正在读BERT的论文:深度双向变压器的预训练，可以找到这里的语言理解。
在我看来，这篇论文的关键在于使用蒙面输入来实现双向的目标。
这是Google博客这里的摘录，它说：
“然而，不可能通过简单地对每个单词的前一个和下一个单词进行限定来训练双向模型，因为这将允许被预测的单词在多层模型中间接地”看到自己“。为了解决这个问题，我们使用了简单的技术，在输入中隐藏一些单词，然后对每个单词进行双向预测。”
有人能帮我理解一下，如何双向地让这些词看到自己，以及如何掩蔽解决这个问题？
谢谢。
浏览 0提问于2019-08-05得票数 3
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我尝试过使用en_core_web_lg，结果非常好，但我想知道是否有更好的训练有素的word 2 vec模型可能更好地向量化一个社会媒体数据集(Tweet)？
我还使用gensim在dataset上训练了自己的word 2 vec模型，结果比en_core_web_lg稍差。
我的数据集不大。任何建议都会有帮助，谢谢。
浏览 0提问于2023-02-22得票数 0
2回答
我在寻找最佳网络和配置来检测小型对象时遇到了问题。因为现在我在小物体上得到了非常多的Los地图(我正在尝试使用地图数据集来检测交通标志) 我已经尝试使用更快的R-CNN 101 (将输入大小调整为1024)和带FPN的SSD 101 (将输入大小调整为1024)。我没有找到一个带有FPN的更快的R-CNN的预训练模型，所以我不能尝试。 你认为探测小物体最好的网络和配置是什么？ 谢谢。
浏览 19提问于2020-10-19得票数 1
4回答
我正在使用matterport存储库在自定义数据集上训练掩码RCNN。我在训练中取得了成功。现在，我想保存训练好的模型，并在web应用程序中使用它来检测对象。训练完成后如何保存mask rcnn模型？请给我引路。
存储库的链接：
浏览 2提问于2019-07-08得票数 5
2回答
Spacy实体链接模型的训练时间
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我正在尝试使用维基数据和维基百科训练一个空间实体链接模型，使用中的脚本。我已经生成了知识库，并开始训练模型，但一周多之后还没有完成。正常情况下需要多长时间？(我没有使用GPU)
或者，有没有我可以使用的预训练的Wikidata实体链接模型？
谢谢
浏览 8提问于2019-10-24得票数 5
例如，如果我试图检测(并分割) "Where's Waldo“图像(每个图像中有数百人的图像)中的人，并根据每个人穿的衬衫的颜色对每个人进行标记，那么一个小数据集(总共10-100个用于训练和验证的图像)就足够了吗?因为在每个图像中都有这么多这些”对象“的实例(假设我使用COCO中预先训练好的权重)？对于这些情况(假设您正在使用Mask R-CNN等检测分割算法)，拥有一个大型数据集(> 1000张图像)是至关重要的吗？
你可以从另一个角度来看待这个问题：
更重要的是，您在其上训练分割算法的图像数量还是整个数据集范围内可检测对象的实例数量？
浏览 1提问于2020-02-10得票数 0
1回答
我试着在returnn中训练一个简单的单向编码器，在删除编码器的解码器和bw层之后，使用这个配置https://github.com/rwth-i6/returnn-experiments/blob/master/2018-asr-attention/librispeech/full-setup-attention/returnn.config。
但是，如果没有预先训练，我的所有实验都不会收敛。我尝试了不同的学习率和不同的时间减少因素。正如第一篇论文中提到的(()和预训练使训练变得稳定，但在我的情况下，如果没有预训练，我的模型都不会收敛。
有人能给我建议一些可行的解决方法吗？
浏览 0提问于2018-12-03得票数 0
我正在尝试解决一个时间序列预测问题。我尝试了ANN和LSTM，尝试了很多不同的参数，但我只能得到比持久性预测好8%的结果。
所以我想知道:既然你可以在keras中保存模型；是否有任何预先训练的模型(LSTM、RNN或任何其他ANN)用于时间序列预测？如果是这样的话，我如何获取它们？在凯拉斯有吗？
我的意思是，如果有一个包含预训练模型的网站，那将是非常有用的，这样人们就不需要花费太多的时间来训练它们。
类似地，还有一个问题：
可以执行以下操作吗? 1.假设我现在有一个数据集，并使用它来训练我的模型。假设在一个月内，我将访问另一个数据集(对应于相同的数据或相似的数据，将来可能，但不是排他的)。那么
浏览 1提问于2017-10-12得票数 15
1回答
目前我正在学习神经网络。我尝试使用不同的模型来识别人，并遇到了一个非常有趣的问题。我使用了yolo v3，掩码r-cnn，但从间接角度拍摄的照片中的所有人都忽略了照片中的人。现有的模型中哪一个是最准确和有效的？
浏览 2提问于2019-09-11得票数 0
我正在研究“用于对象检测和分割的Mask R-CNN”。因此，我阅读了最初提出的用于目标检测的Mask R-CNN的研究论文，并且发现很少实现Mask R-CNN、和 (由Facebook研究小组称为detectron)。但他们都使用coco数据集进行测试。
但是，对于使用定制数据集进行上述实现的培训来说，我有些困惑，因为自定义数据集拥有大量的图像，而且对于每个图像，都有一个子集的掩码图像用于标记相应图像中的对象。
因此，我很高兴有人能够为这项任务发布有用的资源或代码示例。
注意:我的数据集有以下结构，
它由大量的图像组成，对于每个图像，都有单独的图像文件将对象突出显示为黑色图像中的白色补丁
浏览 2提问于2018-04-06得票数 0
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我在做一个模型，在超市货架上检测不同的产品。在训练数据中，有许多形状相似的物体彼此放置得非常接近或堆叠在一起。(例如:不同品牌的牛奶被堆放在同一个架子上，模型应该能够检测到milk1、milk2)。解决这个问题的最佳方法是什么。我试着训练一个更快的RCNN，但是RPN不太好用。我也尝试过特征匹配，但它不能检测到部分可见的对象。任何帮助都将不胜感激！
📷
训练图像如下所示
当检测到2种牛奶和1种酸奶时，链接到FRCNN结果
更快的r-cnn检测结果
浏览 0提问于2019-03-14得票数 2
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我正在训练面具R-CNN .
我在训练后保存了两个时代的重量“头”，我想从第三次开始继续训练。但是model.train()函数在顺序模型中没有initial_epoch参数作为model.fit。
我有以下代码，但是如果我使用加载的权重运行它，它从第一个时代开始，我不希望这样：
EPOCHS = [1, 3, 5, 8]
model.train(dataset_train, dataset_val,
learning_rate = LEARNING_RATE,
epochs = EPOCHS[1],
浏览 0提问于2020-05-22得票数 2
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我试图用张量流进行图像分类。现在我正在收集和标注训练数据，但这是相当乏味，缓慢和痛苦的。目前，用我的手收集的训练数据，我的模型大约有57%的时间在一张图片中预测正确的课程，因为他们有6个不同的类别，这显然比随机猜测做得更好。
无论如何，我想知道我的分类器在57%的时间里是否正确；用这个分类器来标记新的训练数据，以便自动收集和标注训练数据，是否可行？很明显，这些训练数据不会贴上完美无缺的标签，其实只会贴上57%左右的标签，但这是否仍然有效呢？这会不会帮助模型的准确性，不会影响它，或损害它？这似乎是一个有趣的思维实验：
如果Z是标记新训练数据的分类器的精度，N是我们所拥有的训练数据示例的数目，G是
浏览 4提问于2017-05-15得票数 0
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1回答
我正在看下面的tensorflow变压器的实现。
我不确定我的理解是否正确。在初始化变压器模型时，需要以一种无监督的方式对大量原始文本进行培训，这样它才能学习语言，然后您就可以使它适应特定的任务。
在这个例子中，我不确定训练数据是否被用来训练变压器模型本身？看起来只有一个“合适”的程序。这是正确的吗？
浏览 2提问于2022-09-03得票数 -1
我正在从事人类活动识别的工作，其中我使用的是双流网络。对于时间流(光流作为输入)，我从头开始训练我的模型，这需要大量的资源和时间。我决定在Keras应用程序中使用预训练模型来使用迁移学习，但keras应用程序中的每个模型都使用3通道输入形状，其中光流是1通道图像。有人能指导我如何使用预训练模型来拟合使用光流图像作为输入的时间流模型吗？
浏览 51提问于2021-06-24得票数 0
我们正在尝试使用Google Colab TPU构建一个图像分割深度学习模型。我们的模型是Mask R-CNN。
TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
import tensorflow as tf
tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
model.keras_model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUCl
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
1回答
预先训练的手写OCR模型
、、、
我一直在寻找专门用于手写OCR的预先训练过的模型。到目前为止我还没发现什么。请你分享一下，如果你知道的话？我发现tesseract很难解析任何不是公式化和完美捕获的东西。
浏览 0提问于2020-01-17得票数 5
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我正在尝试使用内部语料库更新预训练的BERT模型。我看过Huggingface的transformer文档，你会发现我有点困惑，below.My的目标是使用余弦距离计算句子之间的简单相似度，但我需要为我的特定用例更新预先训练的模型。
如果你看一下下面的代码，这正是Huggingface文档中的代码。我试图“重新训练”或更新模型，我假设special_token_1和special_token_2表示来自我的“内部”数据或语料库的“新句子”。这是正确的吗？总而言之，我喜欢已经预训练的BERT模型，但我想使用另一个内部数据集来更新或重新训练它。任何线索都将不胜感激。
import tensorfl
浏览 53提问于2019-10-30得票数 9
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