用mxnet生成了params文件之后有什么用?

简介: 版权声明:本文为 testcs_dn(微wx笑) 原创文章,非商用自由转载-保持署名-注明出处,谢谢。 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/81185513 params文件保存的是预训练好的模型,那它有什么用?当然是节省了训练的过程,你也不需要有样本数据,就可以实现特定的功能了。
版权声明:本文为 testcs_dn(微wx笑) 原创文章,非商用自由转载-保持署名-注明出处,谢谢。 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/81185513

params文件保存的是预训练好的模型,那它有什么用?


当然是节省了训练的过程,你也不需要有样本数据,就可以实现特定的功能了。

这些模型可用于预测,特征提取和微调。
当然,结果的好坏取决于生成params文件的训练。

相关:

 keras  Using Pre-Trained Models

Transfer learning & The art of using Pre-trained Models in Deep Learning

MXNet官方文档教程(4):使用预训练好的模型

目录
相关文章
|
5月前
|
Python
Python参数解析工具argparse.ArgumentParser()
Python参数解析工具argparse.ArgumentParser()
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP(一)
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP(一)
51 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP(二)
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP(二)
71 0
|
机器学习/深度学习 存储 PyTorch
params.data.clone()是什么意思?params是模型的参数
在深度学习中,模型的参数通常是由多个张量组成的。这些张量存储了模型在训练过程中学到的权重和偏置等参数。 params.data 是一个张量,其中包含了模型的参数数据。clone() 是 PyTorch 中的一个方法,它用于创建一个与当前张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。 因此,params.data.clone() 的意思是创建一个与 params.data 张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。通常,这个方法被用来复制模型参数,以便在优化器中使用。
197 0
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
pytorch中nn.Parameter()使用方法
pytorch中nn.Parameter()使用方法
909 0
编译onnx-tensorrt产生libnvonnxparser.so
编译onnx-tensorrt产生libnvonnxparser.so
68 0
|
机器学习/深度学习 算法 API
PaddlePaddle2.0 的 “hello world“ —— 第一个机器学习程序
大家好这里是三岁,给大家带来—— 三岁白话paddle系列第五话! 欢迎大家批评指正!!!
114 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
应用实践:Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]
应用实践:Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]
应用实践:Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]
|
IDE 开发工具 Python
types-paddle: 为Paddle增加Tensor类型注释特性
Paddle中没有Tensor类,导致在IDE中写代码时没有办法进行智能提示,我提供了一个解决方案。
103 0
types-paddle: 为Paddle增加Tensor类型注释特性
FastAPI(4)- 路径参数 Path Parameters (下)
FastAPI(4)- 路径参数 Path Parameters (下)
152 0
FastAPI(4)- 路径参数 Path Parameters (下)