深度学习训练模型的相关内容

阿里云文档 2025-01-16

如何在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型

本文介绍如何基于安全增强型实例（Intel® SGX）部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。

文章 2024-07-30 来自：开发者社区

深度学习之自然语言预训练模型

自然语言预训练模型是近年来自然语言处理（NLP）领域取得显著进展的核心技术之一。预训练模型通过在大规模未标注文本数据上进行自监督学习，学到通用的语言表示，然后在下游任务上进行微调（Fine-tuning），从而显著提升了各种NLP任务的性能。以下是对这一领域的详细介绍： 1. 预训练模型概述预训练模型通常分为两个阶段：预训练阶段：在大规模未标注文本数据上进行自监督学习...

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。`albumentations`是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。

一、引言在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。albumentations是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。二、albumentation...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】

RNN项目实战使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲本文将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。然后通过循环神经网络RNN进行模型训练，然后使用训练好的模型创作歌曲。语言模型数据集采用的是我最喜欢的歌手周杰伦第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的所有歌词，下面来开始我们的项目吧。 1.语言模型数据集预处理 1....

文章 2023-06-21 来自：开发者社区

深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问题，帮助读者更好地训练出高效准确的深....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

Python 深度学习AI - 利用训练好的模型库进行图像分割、一键抠图实例演示，百度深度学习平台飞浆paddlepaddle-gpu的安装与使用

Python 深度学习AI - 图像分割第一章：深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建① 效率更高的 gpu 版本的安装② 判断是否支持 gpu 版本③ 退而求其次，普通版本的安装④ paddlehub 的安装第二章：调用训练好的库进行图像分割效果演示① 演示一：ace2p 模型② 演示二：humanseg_server 模型 ③ 演示....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

深度学习小技巧（一）：如何保存和恢复TensorFlow训练的模型

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 深度学习小技巧（二）：如何保存和恢复scikit-learn训练的模型如果深层神经网络模型的复杂度非常高的话，那么训练它可能需要相当长的一段时间，当然这也取决于你拥有的数据量，运行模型的硬件等等。在大多数情况下，你需要通过保存文件来保障你试验的稳定性，防止如果中断（或一个错误），你能够继续从没有错误的地方.....

文章 2022-02-15 来自：开发者社区

我深度学习0基础，还训练出一个识别验证码模型！

最近一直没出文，是因为最近在写一个爬虫项目，这个项目里面，碰到了一个比较棘手的事情，那就是验证码。各种方法用尽，最后我还是决定去训练自己的模型，但是，有一个问题---我深度学习可以说是0基础，这可咋弄？想来想去，我只能靠着百度&谷歌两位大佬来写了。1验证码样本获取（数据集的准备）首先给大家基本的思路，最开始我们需要的是你....

文章 2022-02-14 来自：开发者社区

3D深度学习火了！NVIDIA NeurIPS论文：训练AI迅速将2D图像转换成3D模型

NVIDIA的研究团队开发出一个人工智能系统，它可以在不需要任何3D训练数据的情况下，预测2D图像的3D特征。该项研究成果会在NIPS（Neural Information Processing Systems）年会上公布；今年的NIPS年会有超过13000名与会者，是今年最大的人工智能研究会议。这项工作由加拿大向量学院（Vector Institute）、多伦多大学（University of....

文章 2017-10-30 来自：开发者社区

深度学习小技巧（二）：如何保存和恢复scikit-learn训练的模型

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 深度学习小技巧（一）：如何保存和恢复TensorFlow训练的模型在许多情况下，在使用scikit学习库的同时，你需要将预测模型保存到文件中，然后在使用它们的时候还原它们，以便重复使用以前的工作。比如在新数据上测试模型，比较多个模型的优劣。这种保存过程也称为对象序列化——表示具有字节流的对象，以便将其存储.....

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更新时间 2024-07-31 11:25:37

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