这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Pytorch--模型微调finetune--迁移学习 （待继续学习）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
https://www.bilibili.com/video/BV1Z84y1T7Zh/?spm_id_from=333.788&vd_source=3fd64243313f29b58861eb492f248b34
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-510266.html
大模型无法避免过拟合，文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510266.html
到了这里，关于Pytorch--模型微调finetune--迁移学习 （待继续学习）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
目录 1. MobileNet 1.1 MobileNet v1 1.1.1 深度可分离卷积 1.1.2 宽度和分辨率调整 1.2 MobileNet v2 1.2.1 倒残差模块 1.3 MobileNet v3 1.3.1 MobieNet V3 Block 1.3.2 MobileNet V3-Large网络结构 1.3.3 MobileNet V3预测猫狗二分类问题 送书活动 MobileNet v1 是MobileNet系列中的第一个版本，于2017年由Google团队提
Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包括以下几种：（我们以ResNet50模型作为此次演示的例子） AlexNet VGG ResNet SqueezeNet DenseNet Inception v3 GoogLeNet ShuffleNet v2 MobileNet v2 ResNeXt Wide ResNet MNASNet 首先加载ResNet50模型，如果如果需要加载模型本身的参数，需要使用
徐辉 | 后端开发工程师 随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，大型预训练语言模型（如GPT、Vicuna、Alpaca、Llama、ChatGLM等）在各种应用场景中取得了显著的成果。然而，从零开始训练这些模型需要大量的计算资源和时间，这对于许多研究者和开发者来说是不现实的。
![[迁移学习]预训练和微调](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/482763-1.png)
一般的有监督迁移学习分为以下三种： ①将训练好的模型作为特征抽取模块（例如以resnet进行特征提取） ②在一个相关的任务中训练后直接后直接使用(例如gpt) ③在训练好的模型基础上进行微调 此外还
参考： https://pytorch.org/vision/0.16/models.html ##我这里安装的这个版本 https://zhuanlan.zhihu.com/p/436574436 https://blog.csdn.net/u014297502/article/details/125884141 除了分类算法，torchvision还有检测、分割等预训练模型提供： torchvision.models.detection torchvision.models.segmentation 另外一半使用迁移预训练模
torchvision微调 timm微调 半精度训练 起源： 1、随着深度学习的发展，模型的参数越来越大，许多开源模型都是在较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k等 2、如果数据集可能只有几千张，训练几千万参数的大模型，过拟合无法避免 3、如果我们想从零开始训练一个
如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。 本文分为四个部分，侧重于微调模型的不同方面。
如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。 本文分为四个部分，侧重于微调模型的不同方面。
一、本文总共介绍3中pytorch模型的保存方式：1.保存整个模型；2.只保存模型参数；3.保存模型参数、优化器、学习率、epoch和其它的所有命令行相关参数以方便从上次中止训练的地方重新启动训练过程。 1.保存整个模型。这种保存方式最简单，保存内容包括模型结构、模型参数
