转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。...07 小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。
import codecs import os import keras import numpy as np import pandas as pd from keras.callbacks import...ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint..._is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集
在此之后对CLIP多模态模型的优化中，一个很重要的分支是如何使用更多其他类型的数据（例如图像分类数据、看图说话数据等），特别是CVPR 2022、谷歌等近期发表的工作，都集中在这个方面。...预训练任务除了CLIP中的图文对比学习外，新增了下面3种loss： Masked multimodal modeling (MMM)：对文本中的部分token和图像中的部分patch进行mask，让模型进行预测...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...在预训练阶段就引入prefix prompt，让模型在预训练过程中就能区分两种类型的数据。...这表明模型学到了如何区分不同类型的数据，并将其存储到prefix prompt的向量中，用来影响整个句子的表示生成。 5 总结 本文介绍了多模态模型优化中的引入多种类型数据的研究方向。
ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题的模型算法，...这也就是我们常看到的ImageNet 1K或者说为什么我们看到的预训练模型的类别都是1000，这就是原因。 什么是预训练模型？ 这个竞赛激励并奖励了许多出色的图像分类模型。...他们在模型参数中学习了图像的特征。如果其他的任务相似，那么利用预训练模型中的知识（参数）。迁移学习技术不需要重复训练大型模型的轮子，可以利用预训练模型来完成类似的任务，并且可以依赖更少的数据。...使用预训练模型识别未知图像 在本节中，将展示如何使用 VGG-16 预训练模型来识别图像，包括 (i) 如何加载图像，(ii) 如何格式化预训练模型所需的图像，以及 (iii) 如何应用预训练模型。...在图像建模中，PyTorch 或 TensorFlow 或 Keras 已被研究人员广泛使用。
在计算机视觉领域，图像分类是非常重要的基本问题，是图像目标检测、图像分割、图像检索、视频理解、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在实际场景中，有着广泛应用。...飞桨（PaddlePaddle）视觉模型库图像分类持续提供业内领先的分类网络结构训练方法以及在imagenet 1000分类任务上的预训练模型。...当前飞桨分类模型库提供了ShuffleNetV2（1x）的预训练模型，其精度指标都高于论文指标。其他大小的预训练模型将在不久后开源。...fr=gzh 三、总结 无论是学术研究，还是工业应用，图像分类以及在imagenet上预训练模型，都起着非常重要的作用。...本文介绍的图像分类技术以及预训练模型已经应用到百度视觉能力方方面面，包括以图搜索、图像分类、OCR、人脸识别、视频理解等方向。
在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。 1....确保下载的版本与您当前的环境兼容。 2. 下载和配置预训练模型 使用ResNet-50模型，这是一个用于图像分类的深度卷积神经网络。...在TensorFlow中，可以轻松地获取预训练的ResNet-50模型。...TensorFlow提供了很多预训练模型，您可以从TensorFlow的模型库中获取ResNet-50。...使用预训练的ResNet-50模型进行图像分类。
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。 为什么说卷呢？...因为这篇文章的方法概括来说就是用更好的模型、更多的数据，有点NLP预训练内味儿了。 ?...训练优化 这里又用了些工程技巧减少占用内存和提升速度。 减小内存占用，使用了梯度检查点、混合精度这两个策略（这里补课） 提升训练速度，优化了SyncBatchNorm的实现。...而作者觉得每次要等全局同步太耗时，就创建了额外的进程去做，提升了整体吞吐。 优化后在512个V100上训练了8天。 实验结果 精调之后，在相同模型尺寸下，证明了在开放域数据上的预训练确实有效果： ?...不过少样本的情况下还是差些： ? 但迁移能力确实很好，在Places205数据集上比ImageNet有监督预训练的模型好，说明无监督预训练让模型学到更多通用知识： ?
Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest.../blog/ word_embedding/) 讲述了如何利用预先训练好的 GloVe 模型，本文基本大同小异。...模型 Tensorflow 提供了超级棒的可视化工具 TensorBoard，详细的介绍请看 - TensorBoard: Visualizing Learning Keras 模型记录训练进度到 Tensorboard...模型路径> 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization
香侬科技研究了如何更有效地结合半监督自训练和预训练，即如何在大规模通用领域预训练的前提下，更好地利用大规模领域内无标注语料与标注语料，从而最大限度地提升模型效果。 ?...通过在文本分类任务上的实验，我们发现： 如果有领域内语料，那么模型就不需要再在通用领域语料上预训练； 无论是采用预训练的方式还是自训练的方式，都可以显著提升模型效果； 当领域内标注数据较小的时候，在伪平行数据上训练...但无论如何，不管以怎样的方式去预训练自训练，我们都能取得显著更好的文本分类效果，尤其是在小样本的条件下，如在IMDB数据集上，通过有效结合预训练和自训练，仅使用50个标注样本就可以达到93.8%的准确率...同领域内预训练，Student模型可以是随机初始化的，也可以是已经预训练的。 现在要考虑的问题是：（1）如何构建；（2）如何用和训练Student模型。...小结 在这篇文章中，我们综合分析了文本分类任务下不同预训练和自训练方法对结果的影响，通过大量的实验得到了下面三个主要结论： 足量的领域内语料使模型不需要再在通用领域语料上预训练； 无论是采用预训练的方式还是自训练的方式
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...这个问题其实和TensorFlow Lite类似，我们可以在服务器端训练，在手机上使用训练出的模型进行推导，通常推导并不需要那么强大的计算能力。...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...MobileNets是一种小型、低延迟、低耗能模型，满足各种资源受限的使用场景，可用于分类、检测、嵌入和分割，功能上类似于其他流行的大型模型（如Inception）。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时
迁移学习和预训练模型有两大优势： 它降低了每次训练一个新的深度学习模型的成本 这些数据集符合行业公认的标准，因此预训练模型已经在质量方面得到了审查 你可以理解为什么经过预训练的模特会大受欢迎。...我们已经看到像谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2这样的模型真的很厉害。在这里中，我将介绍6种最先进的文本分类预训练模型。...以下是文本分类任务的摘要，以及XLNet如何在这些不同的数据集上执行，以及它在这些数据集上实现的高排名： 预训练模型2：ERNIE 尽管ERNIE 1.0（于2019年3月发布）一直是文本分类的流行模式...可以理解的是，这个模型是巨大的，但是我们很有兴趣看到进一步研究如何缩小这种模型的规模，以获得更广泛的使用和分布。...现在，在研究了这么多的高级的预训练模型之后，我们要反其道而行之，我们要讨论一个使用老的双向LSTM的模型来实现SOTA性能。
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...在注意力机制中，我们把整个序列看作一个整体, 因此并行训练要容易得多。我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。...., 2017) 的主要区别是, BERT没有解码器, 但在基本版本中堆叠了12个编码器，而且在更大的预训练模型中会增加编码器的数量。...Tokenizer 官方 BERT 语言模型是使用切片词汇预训练与使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列的段嵌入, 例如问答系统。...我们可以看到，BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中，对于文本分类，我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。 ? ?
Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...）但需要注意的是，数据的 batch大小不应包含在其中 有些 2D 层，可以使用 Dense，指定第一层输入维度 input_dim 来隐含的指定输入数据的 shape，它是一个 Int 类型的数据。...model.summary() 来查看最终的模型的结构 方法二：使用Model()搭建模型 方法一是使用 Sequential() (中文文档中的翻译为：序贯模型）来搭建模型，这里使用Model()（...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。...，利用接口可以很便利的调用已经训练好的模型，比如像 VGG，Inception 这些强大的网络。
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。...预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...但是，其模型capacity不足，所以可以用预训练模型来对其进行模型增强。...对，对于一个document，先得到其门控向量G, 然后去和实际的query进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用
当然也有少数土豪朋友们在不断训练出新的“预训练“模型，帮助苍生，提高SOTA。 那么如何科学的“微调”“预训练模型”自然而然便成为了一个重要的研究课题/方向/必备知识啦。...“微调”这个词并不是NLP的专用名词，早在CV起飞的年代，“微调”就已经被广泛使用了，当时将深度学习模型在ImageNet上预训练，然后在自己的任务上“微调”模型的部分参数，便是当年CV模型训练的常规方法...预训练模型和常见NLP训练任务 如图1所示，只要Target model中的全部/部分参数在见到Target data之前被训练过，其实都可以叫做“预训练”。...wikipedia的数据预训练一下模型）； 有监督+相似任务预训练（例如我们要对句子做2分类，那么我们可以先用短语2分类、文档2分类的数据进行预训练）； 有监督+相关数据/任务预训练（例如我们要对数据X...本文暂时不包含微调预训练的另外2个话题：1、微调模型的稳定性；2、如何高效进行微调？
利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...2、你如何预处理数据？ 你的模型的预处理应该与原始模型相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
使用预训练模型的好处 已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。...目前可用的模型是用于情感分析和图像分类的深度神经网络 (DNN) 模型。所有四个预训练模型都在 CNTK 上进行了训练。...网站并搜索以下文章： 微软研究人员的算法设定 ImageNet 挑战里程碑 Microsoft 计算网络工具包提供最高效的分布式深度学习计算性能 如何安装模型 预训练模型通过安装程序作为机器学习服务器或...预训练模型是本地的，在您运行 setup 时分别添加到 MicrosoftML 和 microsftml 库中。...有关演示使用预训练模型的示例，请参阅MicrosoftML 的 R 示例和 MicrosoftML的Python 示例。
我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...GitHub：https://github.com/bgweber/DeployKeras/tree/master 模型训练 第一步是使用Python中的Keras库训练模型。...一旦你有一个可以部署的模型，你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中，我们使用我过去训练的模型（“预测哪些玩家可能购买新游戏”，模型用了Flask）进行预测。...在本文中，我将展示如何在Java中构建批量和实时预测。 Java安装程序 要使用Java部署Keras模型，我们将使用Deeplearing4j库。...这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测
3 PTM 概述 不同 PTM 间的区别主要体现在「上下文编码器」的使用以及「预训练的任务和目标」上。...我们已经在 2.2 节中简单介绍了上下文编码器的不同结构，本章我们将专注于预训练任务，并给出一种 PTM 的分类方法。 3.1 预训练任务 预训练任务对于学习语言的通用表示至关重要。...预训练完成后，只保留判别器用于下游任务的微调。类似地，「WKLM」 提出了实体层面的词语替换（之前的都是 token 层面），其将部分实体替换为与其相同类型的其他实体，训练模型来区分该实体是否被替换。...3.2 PTM 分类 为了更好地梳理 NLP 中现有 PTM 之间的关系，本文从不同的角度对 PTM 进行了分类： 「表示类型」。用于下游任务的表示，分为非上下文模型和上下文模型。 「结构」。...PTM 使用的预训练任务的类型，包括监督学习、无监督学习 / 自监督学习。 「扩展」。
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