pytorch微调-阿里云

文章 2024-11-16 来自：开发者社区

利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调

本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数，通过缩小锚点与正例间的距离，同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。数据集准备与处理一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ，其中的 encode() 方法可以直接处理文本输入。但是为了进行微调，我...

文章 2024-11-03 来自：开发者社区

基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著进展。这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练,能够习得语言的基本特征和语义,从而在各种NLP任务上取得了突破性的表现。为了将预训练的LLM应用于特定领域或任务,通常需要在领域特定的数据集上对模型进行微调(Fine-tuni....

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战：使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。如下图所示，微调由以下4步构成。在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模...

文章 2023-08-17 来自：开发者社区

Pytorch学习笔记（9）模型的保存与加载、模型微调、GPU使用

前期回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transforms）Pytorch学习笔记（4）：模型创建（Module）、模型容器（Containers）、AlexNet构建Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络....

问答 2023-03-17 来自：开发者社区

Conformer语音识别-中文-aishell1-16k-离线-pytorch模型微调报错

文章 2023-01-05 来自：开发者社区

从零开始学Pytorch（十六）之模型微调

微调在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,0....

文章 2022-04-28 来自：开发者社区

【Pytorch基础教程22】肺部感染识别任务（模型微调实战）

一、任务介绍数据集来源：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download肺部感染识别任务，加载已经在imageNet上训练过的预训练模型ResNet，冻结中低层的参数（权重），将最后两层替换，微调参数，实现肺部感染的图片分类任务。说白了迁移学习，模型微调就是把拖拉机改装下零件，变成我们需要的变形金刚。迁移....

文章 2022-04-28 来自：开发者社区

【PyTorch基础教程21】进阶训练技巧（损失函数、学习率、模型微调、半精度训练）

一、自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss等，但是有些时候我们需要自定义损失函数，提升模型的表现，如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss等都没在pytorch库中。1.1 以函数方式定义自定义损失函数：def my_loss(output, target): loss =...

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