在进行深度学习模子或图像天生的过程中,创建流程图可以或许资助清晰地表达模子的工作流程和数据流动。本文将为您介绍天生基本流程图的一般步骤,适用于常见的深度学习图像天生模子。以下是该流程图的基本步骤:
<hr> 1. 创建 Load Checkpoint 节点
流程图的第一步通常是加载已经训练好的模子或查抄点。这个步骤在流程中非常重要,因为它为整个模子提供了基础的初始化参数。
- 节点功能:加载预训练的模子。
- 操纵:设置“Load Checkpoint”节点,确保将训练的模子文件载入。
<hr> 2. 创建两个 Clip 编码器节点
在许多深度学习应用中,Clip 编码器被用来将文本或提示词转换为向量,便于后续的盘算和操纵。在这个步骤中,我们必要创建两个 Clip 编码器节点,分别处理正向和反向提示词输入。
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