resnet各种预训练模型

目前预训练模型在自然语言处理领域取得了广泛的成功。本报告的内容主要涵盖以下4部分内容:1)预训练模型的原理介绍,包括模型结构、学习准则、发展历程等;2)预训练模型的迁移方法:包括如何通过任务转换、多步

今天小编就为大家分享一篇Pytorch加载部分预训练模型的参数实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pytorch官方指导文档专用预处理模型,Dynamic Quantization on an LSTM Word Language Model这一章节可用

主要介绍了Keras使用ImageNet上预训练的模型方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我们提出了一种新的称为BERT的语言表示模型，BERT代表来自Transformer的双向编码器表示（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransform

https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1 这网址下的keras的所有的预训练模型，包含vgg16,vgg1

pytorch预训练模型vgg16-397923af.pth

StyleGAN是一种生成对抗网络，可以用来训练并生成某种图片。网上有训练好的模型，使用人脸数据集，训练好的模型可以GoogleDrive上下载，但国内需要翻墙，有需要的可以从这里下载，并使用已训练好

ESRGAN需要用到的预训练模型,下载后把里面的pth文件放到路径/experiments/pretrained_models路径下,里面包含两个预训练模型RRDB_ESRGAN_x4.pth和RRD

Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型,FaceNet的官方的预训练模型,20170511-185253 NOTE: If you use any of the models,