如何加载部分预训练的pytorch模型？

加载部分预训练的PyTorch模型可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import torch
from torchvision import models

创建模型的实例：

model = models.resnet18(pretrained=True)

冻结模型的参数：

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

修改模型的最后一层：

num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)

其中，num_classes是你的任务中的类别数量。

加载预训练的权重：

model.load_state_dict(torch.load('path_to_pretrained_weights.pth'))

请将path_to_pretrained_weights.pth替换为你的预训练权重文件的路径。

将模型设置为评估模式：

model.eval()

完成以上步骤后，你就成功加载了部分预训练的PyTorch模型。你可以使用该模型进行推理或在新任务上进行微调。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体品牌商，建议参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的技术支持团队，以获取与加载预训练模型相关的产品和服务信息。

相关·内容

Pytorch预训练模型以及修改

)只加载网络结构，不加载预训练参数，即不需要用预训练模型的参数来初始化：resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) #pretrained参数默认是False...加载预先下载好的预训练参数到resnet18，用预训练模型的参数初始化resnet18的层，此时resnet18发生了改变。...这里以resnet预训练模型举例。3、训练特定层，冻结其它层另一种使用预训练模型的方法是对它进行部分训练。具体做法是，将模型起始的一些层的权重保持不变，重新训练后面的层，得到新的权重。...如何使用预训练模型，是由数据集大小和新旧数据集(预训练的数据集和自己要解决的数据集)之间数据的相似度来决定的。下图表展示了在各种情况下应该如何使用预训练模型：??...到此我们实现了PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数。

20.2K3 1

Pytorch如何用预训练模型提取图像特征

方法很简单，你只需要将模型最后的全连接层改成Dropout即可。

1.6K3 0

pytorch-pretrained-BERT：BERT PyTorch实现，可加载Google BERT预训练模型

Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...save file by using the convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py script....The rest of the repository only requires PyTorch....PyTorch models for BERT We included three PyTorch models in this repository that you will find in modeling.py

5K0 0

MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下：（1）创建pytorch...的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights；（3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）...对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换（5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。

2.3K3 0

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。...这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases...，很多时候，我们希望使用一些已经训练好的模型，如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import

1.4K3 0

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases...Above statement will print the saved value 执行后，打印如下： [ 0.51480412 -0.56989086] 4 使用恢复的模型前面我们理解了如何保存和恢复模型...，很多时候，我们希望使用一些已经训练好的模型，如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import

3K3 0

Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数，比如说：风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢？Vgg文件的参数到底有何意义呢？...加载后的模型该如何使用呢？本文将以Vgg19为例子，详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。...测试Vgg19模型在给出Vgg19的构造模型后，我们下一步就是如何用它，我们的思路如下：加载本地图片定义Vgg19模型，传入本地图片得到返回每一层的特征图 image_path = "data/..., 512) dtype=float32 } 本文提供的测试代码是完成正确的，已经避免了很多使用Vgg19预训练模型的坑操作，比如：给图片添加维度，转换读取图片的的格式等，为什么这么做的详细原因可参考我的另一篇博客...：Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项。

1.5K3 0

PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型自定义数据集参考我的上一篇博客：自定义数据集处理数据加载...此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种：第一种：将整个网络都都保存下来第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有

2.2K2 0

Tensorflow加载预训练模型的特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作：如何只加载部分参数？如何从两个模型中加载不同部分参数？当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果从头训练显然没有finetune收敛速度快，但是模型又没法全部加载。此时，只需将未修改部分参数加载到当前网络即可。...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。

2.3K27 1

pytorch中文语言模型bert预训练代码

这篇论文做了很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。...大部分中文语言模型都是在tensorflow上训练的，一个常见例子是中文roberta项目。...可以参考 https://github.com/brightmart/roberta_zh 使用pytorch进行中文bert语言模型预训练的例子比较少。...在huggingface的Transformers中，有一部分代码支持语言模型预训练(不是很丰富，很多功能都不支持比如wwm)。...为了用最少的代码成本完成bert语言模型预训练，本文借鉴了里面的一些现成代码。也尝试分享一下使用pytorch进行语言模型预训练的一些经验。

4.1K1 0

NLP--加载与使用预训练模型

transformer为基础，只是在模型结构如神经元连接方式，编码器隐层数，多头注意力的头数等发生改变，这些改变方式的大部分依据都是由在标准数据集上的表现而定，因此，对于我们使用者而言，不需要从理论上深度探究这些预训练模型的结构设计的优劣...，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可. 2.加载与使用预训练模型的步骤第一步: 确定需要加载的预训练模型并安装依赖包....第二步: 加载预训练模型的映射器tokenizer. 第三步: 加载带/不带头的预训练模型....第四步: 使用模型获得输出结果. 2.1确定需要加载的预训练模型并安装依赖包在使用工具加载模型前需要安装必备的依赖包 pip install tqdm boto3 requests regex sentencepiece.../不带头的预训练模型这里的'头'是指模型的任务输出层, 选择加载不带头的模型, 相当于使用模型对输入文本进行特征表示.

981 0

最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型

PyTorch-Transformers（此前叫做pytorch-pretrained-bert）是面向自然语言处理，当前性能最高的预训练模型开源库。...该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等，并包含 27 个预训练模型。.../index.html 该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具： 1、谷歌的 BERT，论文：“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional...27个预训练模型项目中提供了27个预训练模型，下面是这些模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。...用户可以在官方网站的文档示例部分中，找到有关性能的更多详细信息。

1.3K2 0

pytorch学习笔记（十一）：fine-tune 预训练的模型

torchvision 中包含了很多预训练好的模型，这样就使得 fine-tune 非常容易。本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型。...所对应权重，并加载到模型中 # 也可以自己下载权重，然后 load 到模型中，源码中有权重的地址。...., out_features=100) # 这样就哦了，修改后的模型除了输出层的参数是随机初始化的，其他层都是用预训练的参数初始化的。...__setattr__ 部分，因为 setattr 时都会调用这个方法： def __setattr__(self, name, value): def remove_from(*dicts):...用刚才举的例子就是：预训练的模型中有个名字叫fc 的 Module。在类定义外，我们将另一个 Module 重新赋值给了 fc。

2.4K10 0

使用预训练模型进行句对分类（Paddle、PyTorch）

PyTorch 3. 提交结果分别使用两种框架，加载预训练模型，对句对进行分类数据下载：千言数据集：文本相似度 1....Paddle 可以使用 paddlenlp 直接加载预训练模型，比较方便 # %% # 比赛地址 # https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail...self.dev_ds, self.test_ds = load_dataset(datasetname, splits=["train", "dev", "test"]) # 使用预训练模型的...# https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/transformers.rst # 加载预训练模型...PyTorch 预训练模型下载：https://huggingface.co/nghuyong/ernie-1.0 # %% # 比赛地址 # https://aistudio.baidu.com

1.6K2 0

【预训练模型】预训练语言模型的前世今生之风起云涌

在专题上一期推送【萌芽时代】里，我们介绍了预训练语言模型思想的萌芽。今天我们推出的这篇推送，将继续为大家介绍预训练语言模型是如何进一步发展和演进的。...本文描述了一种通用的非监督预训练方法，提升了seq2seq模型的准确性。...证明了预训练的过程直接提高了seq2seq模型的泛化能力，再次提出了预训练的重要性和通用性。...同时文中通过做对比实验确认了，对机器翻译来说，模型对泛化能力的主要提升就来自于预训练的参数特征，而对摘要提取，encoder的预训练为模型效果的巨大提升和泛化能力的提高做出了贡献。...图2为预训练seq2seq模型的结构，红色为encoder部分，蓝色为decoder部分，所有方框内参数均为语言模型预训练的，而方框外的参数为随机初始化。

1.5K2 0

Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。...冻结预训练模型中的层如果想冻结xception中的部分层，可以如下操作： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model...加载所有预训练模型的层若想把xeption的所有层应用在训练自己的数据，并改变分类数。...否则无法指定classes 补充知识：如何利用预训练模型进行模型微调（如冻结某些层，不同层设置不同学习率等）由于预训练模型权重和我们要训练的数据集存在一定的差异，且需要训练的数据集有大有小，所以进行模型微调...采用预训练模型不会有太大的效果，可以使用预训练模型或者不使用预训练模型，然后进行重新训练。以上这篇Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.9K6 0

浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项

) net = vgg19.feed_forward(image_expand_dim, 'vgg19') print(net) 上述代码是加载Vgg19预训练模型，并传入图片得到所有层的特征图，具体的代码实现和原理讲解可参考我的另一篇博客...：Tensorflow加载Vgg预训练模型。...uint8数据的范围在(0, 255)中，正好符合图片的像素范围(0, 255)。但是，保存在本地的Vgg19预训练模型的数据接口为float，所以才造成了本文开头的Bug。...保存图片到本地在加载图片的时候，为了使用保存在本地的预训练Vgg19模型，我们需要将读取的图片由uint8格式转换成float格式。...以上这篇浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.6K1 0

2021年如何科学的“微调”预训练模型？

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”。...如何微调预训练模型 A 目标任务相同 B 目标任务不相同 1 无监督+大规模数据预训练 yes yes 2 无监督+domain数据预训练 yes yes 3 有监督+相似任务预训练 yes no 4...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？

1.8K3 1

聊聊预训练模型的微调

翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...Evaluation(评估) 让我们看看如何构建一个有用的compute_metrics()函数并在下次训练时使用它。...我们可以像加载数据集一样轻松地加载与 MRPC 数据集关联的指标，这次使用evaluate.load() 函数。...TrainingArguments，其评估策略设置为“epoch”和一个新模型 - 否则，我们将继续训练已经训练过的模型。

4602 0

PyTorch模型的保存加载

一、引言我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。

2701 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

如何加载部分预训练的pytorch模型？

相关·内容

Pytorch预训练模型以及修改

Pytorch如何用预训练模型提取图像特征

pytorch-pretrained-BERT：BERT PyTorch实现，可加载Google BERT预训练模型

MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）

Tensorflow加载预训练模型的特殊操作

pytorch中文语言模型bert预训练代码

NLP--加载与使用预训练模型

最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型

pytorch学习笔记（十一）：fine-tune 预训练的模型

使用预训练模型进行句对分类（Paddle、PyTorch）

【预训练模型】预训练语言模型的前世今生之风起云涌

Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项

2021年如何科学的“微调”预训练模型？

聊聊预训练模型的微调

PyTorch模型的保存加载

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐