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转换-PolyAI- Torch

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简介:
转换-PolyAI-Torch 是PolyAI实验室开发的一款基于PyTorch框架的人工智能模型转换工具,旨在简化机器学习模型在不同平台间的部署与应用。 PolyAI的ConveRT的第一个完整的ConveRT:用于Pytorch的高效、准确的会话表示由乔丹·克莱夫开发。如果您有任何疑问或建议,请与作者联系。 背景: PolyAI在TensorFlow 1中构建了模型(他们没有发布代码),尽管他们在TensorFlow Hub上发布了模型对象,因此可以使用它进行微调并检查图形/模型权重。这是一个从零开始的Pytorch实现版本,灵感来源于一个类似的项目,但该项目并未全面实现整个模型。 实施细节: 注意:目前仅适用于单个上下文模型。 ... 原始实施存在差异(+可能存在其他差异)... 下一步计划包括完成多批优化、效率检查(例如顶点融合优化器等)、编写进一步的训练评估测试和持续集成测试及工件。此外,还需要创建新的Apache Beam Dataflow脚本,并寻找最经济的方式将数据存储在GCP存储桶中。

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  • -PolyAI- Torch
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    转换-PolyAI-Torch 是PolyAI实验室开发的一款基于PyTorch框架的人工智能模型转换工具,旨在简化机器学习模型在不同平台间的部署与应用。 PolyAI的ConveRT的第一个完整的ConveRT:用于Pytorch的高效、准确的会话表示由乔丹·克莱夫开发。如果您有任何疑问或建议,请与作者联系。 背景: PolyAI在TensorFlow 1中构建了模型(他们没有发布代码),尽管他们在TensorFlow Hub上发布了模型对象,因此可以使用它进行微调并检查图形/模型权重。这是一个从零开始的Pytorch实现版本,灵感来源于一个类似的项目,但该项目并未全面实现整个模型。 实施细节: 注意:目前仅适用于单个上下文模型。 ... 原始实施存在差异(+可能存在其他差异)... 下一步计划包括完成多批优化、效率检查(例如顶点融合优化器等)、编写进一步的训练评估测试和持续集成测试及工件。此外,还需要创建新的Apache Beam Dataflow脚本,并寻找最经济的方式将数据存储在GCP存储桶中。
  • Torch T7模型到PyTorch模型及源代码:使用convert_torch_to_pytorch工具
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    本文章介绍如何利用convert_torch_to_pytorch工具将Torch T7格式的模型文件转换为PyTorch兼容的格式,包括详细的步骤和源码示例。 可以使用Python脚本将Torch模型(如vgg16.t7)转换为Pytorch格式的模型和源代码文件。例如,执行命令`python convert_torch.py -m vgg16.t7`会创建两个文件:vgg16.py 和 vgg16.pth。以下是导入并加载转换后模型的一个示例: ```python import torch from vgg16 import vgg16 model = vgg16.vgg16() model.load_state_dict(torch.load(vgg16.pth)) model.eval() ``` 所有列出的网络(如AlexNet、VGG-16、VGG-19等)都已经验证可以转换,并且结果已经得到确认。
  • MTCNN_ torch
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    简介:MTCNN_torch是基于PyTorch框架实现的多任务级联卷积神经网络库,主要用于人脸检测,支持快速准确地定位图像中的人脸及其关键点。 关于使用PyTorch实现的MTCNN模型的人脸检测方法,在一篇博客中有详细介绍。该文章讲解了如何利用深度学习技术进行高效准确的人脸识别与定位。通过阅读这篇教程,读者可以更好地理解并应用MTCNN算法来处理相关计算机视觉任务。
  • STL10.Torch: Torch 中的 STL10 数据集
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    简介:STL10.Torch是Torch框架下的一个数据集模块,提供STL10数据集用于图像识别研究,包含约100,000张低重叠率的小型训练和测试图片。 直接从下载 STL10 数据集并将它们转换为 Torch 表格形式。根据 STL-10 格式,将数据写入三个文件:stl10-train.t7、stl10-test.t7 和 stl10-unlabeled.t7。每个文件的结构如下: 对于训练和测试文件: ``` th > stl10 = torch.load(stl10-train.t7) th > print(stl10) { data : ByteTensor - size: 5000 x3x96x96 label : ByteTensor - size: 5000 } ``` 对于未标记数据文件: ``` th > stl10 = torch.load(stl10-unlabeled.t7) th > print(stl10) { data : ByteTensor - size: N x3x96x96 } ``` 其中,N 表示未标记样本的数量。
  • bin_to_txt_文本_bin
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    Bin_to_txt转换提供了一种便捷的方法来将二进制文件(.bin)转换为可读的纯文本格式。这个过程帮助用户解析和理解原本不可直接阅读的数据内容,便于进一步处理或分析。 在IT领域内,文件格式转换是一项常见的任务,在处理不同数据类型时尤其重要。本段落将深入探讨如何将`.txt`文本段落件转换为`.bin`二进制文件以及反过来进行的转换过程,并讨论这些操作在编程、数据分析和硬件编程等领域的实际应用。 要理解这两种文件的区别:`.txt`是文本格式,包含可读字符并使用ASCII或Unicode编码。这种类型的文件通常用于存储文档、代码及日志数据;而`.bin`则是二进制格式,可能包括任何类型的数据(如程序的执行码或图像信息),这些数据不一定以人类可理解的形式存在。 转换过程主要涉及两个步骤:读取和写入。对于文本到二进制文件的转换,我们需要逐字符地读取文本并将其转化为对应的字节值,并将结果保存为`.bin`格式;而对于反向操作,则需要解析二进制数据,并尝试以可阅读的形式呈现这些信息。 1. **从.txt转.bin**: 这个过程可以通过编程语言实现,如Python。可以使用内置的`open()`函数来打开文本段落件并创建一个新二进制文件。逐行读取字符后将其转换为字节流然后写入`.bin`格式。 ```python with open(input.txt, r) as txt_file, open(output.bin, wb) as bin_file: for line in txt_file: bin_file.write(line.encode()) ``` 这里,`encode()`函数将文本字符转换为字节流,并写入`.bin`文件。 2. **从.bin转.txt**: 反向操作时需要以二进制读模式打开原始文件并逐个字节地读取数据。尝试解码每个字节到可读形式,然后将其保存至新的文本格式中。 ```python with open(input.bin, rb) as bin_file, open(output.txt, w) as txt_file: while True: byte = bin_file.read(1) if not byte: # 当文件结束时退出循环 break try: txt_file.write(byte.decode()) except UnicodeDecodeError: # 如果字节无法解码则忽略错误继续执行 pass ``` 这里的`decode()`函数尝试将二进制数据转换成文本,如果遇到不可读的字符会引发异常并被我们选择性地忽视。 以上就是`.txt`和`.bin`文件之间的基本相互转换方法。在实际应用中需要根据具体的数据结构及编码方式调整策略。例如某些`.bin`格式可能包含特定头部信息或使用不同的编码标准,这都需要考虑进相应的转换逻辑之中。 提供的压缩包内有两个文件:一个是源代码或文本数据的备份(如网站内容),另一个是该文本段落件经过二进制化处理后的版本。通过上述方法我们可以灵活地在这两种形式之间进行切换以适应不同场景的需求和分析目的。
  • 使用git克隆命令安装Torch: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive...
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    本段教程将指导用户如何通过Git克隆命令安装Torch框架,包括具体命令及其参数说明,帮助开发者快速获取并配置好开发环境。 torch项目的完整代码备份在公司的服务器上无法使用git进行版本控制,因此将代码备份到了一个远程位置。如果需要获取代码,可以手动下载或者通过命令行工具(如scp或rsync)从指定的远程位置复制到本地机器。原链接中提到的克隆方式为:`git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive` ,但这个方法不适用于当前环境,请使用其他适合的方法获取代码备份。
  • torch-1.4.0.zip
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    torch-1.4.0.zip 是PyTorch深度学习框架版本1.4.0的源代码压缩包,包含该版本的所有文件和更新。 1.4.0版打开index.html即可使用。
  • Python-Torch DANN
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    Python-Torch DANN是一款基于PyTorch框架实现的领域适应算法库,专注于利用DANN(Domain Adversarial Neural Networks)技术解决数据分布差异下的模型泛化问题。 可运行的Python DANN模型。
  • torch-0.4.1.zip
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    torch-0.4.1.zip是一款Python机器学习库PyTorch的特定版本(0.4.1)的压缩文件,包含运行和开发深度学习应用所需的所有资源。 torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl是一款针对Python 3.6版本的Windows AMD64架构的PyTorch库安装文件。
  • torch-1.0.1_cuda101_cp37_cp37m_win_amd64.whl
    优质
    这是一个Python包文件,具体是PyTorch库版本1.0.1,适用于CUDA 10.1和Windows AMD64架构,兼容Python 3.7环境。 GPU版本的torch大小为355M,适合下载慢的同学使用。下载完成后,请利用pip进行安装,并确保自己配置好电脑上的cuda环境。