Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1
2024-01-25
37
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1
目录
相关文章
|
4天前
|
缓存
监控
数据格式
|
4天前
|
PyTorch
算法框架/工具
异构计算
|
4天前
|
PyTorch
算法框架/工具
Python
|
4天前
|
运维
监控
Serverless
【专栏】无服务器架构，一种云计算模型，让开发者专注编写代码而不必管理服务器（Serverless）
【4月更文挑战第28天】无服务器架构，一种云计算模型，让开发者专注编写代码而不必管理服务器。它基于事件驱动，自动扩展资源并按需计费。优势包括缩短开发周期、优化资源利用、降低成本、提高可用性及简化维护。然而，冷启动延迟、调试困难、性能监控、安全性和学习曲线等挑战仍需解决。随着技术进步，无服务器架构将在科技发展中发挥更大作用。
30
2
2
|
4天前
|
前端开发
Java
PHP
|
4天前
|
存储
API
数据库
|
4天前
|
机器学习/深度学习
算法
PyTorch
PyTorch模型优化与调优：正则化、批归一化等技巧
【4月更文挑战第18天】本文探讨了PyTorch中提升模型性能的优化技巧，包括正则化（L1/L2正则化、Dropout）、批归一化、学习率调整策略和模型架构优化。正则化防止过拟合，Dropout提高泛化能力；批归一化加速训练并提升性能；学习率调整策略动态优化训练效果；模型架构优化涉及网络结构和参数的调整。这些方法有助于实现更高效的深度学习模型。
36
0
0
|
4天前
|
机器学习/深度学习
PyTorch
算法框架/工具
PyTorch与迁移学习：利用预训练模型提升性能
【4月更文挑战第18天】PyTorch支持迁移学习，助力提升深度学习性能。预训练模型（如ResNet、VGG）在大规模数据集（如ImageNet）训练后，可在新任务中加速训练，提高准确率。通过选择模型、加载预训练权重、修改结构和微调，可适应不同任务需求。迁移学习节省资源，但也需考虑源任务与目标任务的相似度及超参数选择。实践案例显示，预训练模型能有效提升小数据集上的图像分类任务性能。未来，迁移学习将继续在深度学习领域发挥重要作用。
18
0
0
|
4天前
|
机器学习/深度学习
PyTorch
调度
PyTorch进阶：模型保存与加载，以及断点续训技巧
【4月更文挑战第17天】本文介绍了PyTorch中模型的保存与加载，以及断点续训技巧。使用`torch.save`和`torch.load`可保存和加载模型权重和状态字典。保存模型时，可选择仅保存轻量级的状态字典或整个模型对象。加载时，需确保模型结构与保存时一致。断点续训需保存训练状态，包括epoch、batch index、optimizer和scheduler状态。中断后，加载这些状态以恢复训练，节省时间和资源。
54
0
0
|
4天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
PyTorch
构建你的第一个PyTorch神经网络模型
【4月更文挑战第17天】本文介绍了如何使用PyTorch构建和训练第一个神经网络模型。首先，准备数据集，如MNIST。接着，自定义神经网络模型`SimpleNet`，包含两个全连接层和ReLU激活函数。然后，定义交叉熵损失函数和SGD优化器。训练模型涉及多次迭代，计算损失、反向传播和参数更新。最后，测试模型性能，计算测试集上的准确率。这是一个基础的深度学习入门示例，为进一步探索复杂项目打下基础。
23
2
2
热门文章
最新文章
1
图像处理场景下的Serverless架构
2
存储架构深度解析：直连存储（DAS）、存储区域网络（SAN）与网络附加存储（NAS）的区别
3
电子好书发您分享《PolarDB分布式版架构介绍》
4
探索现代微服务架构的最佳实践
5
SDN（软件定义网络）——重塑网络架构的新视角
6
利用阿里云函数计算实现 Serverless 架构的应用
7
软件体系结构 - 架构风格（8）解释器架构风格
8
Java 可扩展 API 设计：打造灵活的应用架构
9
Android HAL深入探索(1): 架构概述
10
临时抱佛脚必看｜一个月速通高级系统架构设计师！（低分飘过版）
1
探索PyTorch：介绍及常用工具包展示
28
2
pytorch实战---IMDB情感分析
116
3
使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型
122
4
使用PyTorch加载数据集：简单指南
50
5
使用PyTorch处理多维特征输入的完美指南
74
6
用PyTorch轻松实现二分类：逻辑回归入门
59
7
从零开始学习线性回归：理论、实践与PyTorch实现
26
8
PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析
44
9
Pytorch中张量的高级选择操作
39
10
【AMP实操】解放你的GPU运行内存！在pytorch中使用自动混合精度训练
77