BN层的参数怎么保存torch / 张生荣

pytorch固定BN层参数的操作

背景: 基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因: 未固定主分支BN层中的running_mean和runnin ...

加载模型字典逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import par ...

python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requir ...

最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程中,会将一个Bat ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' import keras from keras.models import Sequential f ...

这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集: keras_mnist.py from sklearn.preprocessing import Labe ...

看代码吧~ class ConvNet(nn.module): def __init__(self, num_class=10): super(ConvNet, self).__init__() se ...

目录引言数据层 1.数据来自于数据库(如LevelDB和LMDB) 2.数据来自于内存 3.数据来自于HDF5 4.数据来自于图片 5.数据来源于Windows 引言要运行caffe,需要先创建 ...

目录一.前言二.参数保存三.参数的加载四.保存和加载整个模型五.总结一.前言在模型训练完成后,我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程.由于保存整个模型将耗费大量的存储,故推荐的做法是只 ...

本文实例讲述了django框架model orM使用字典作为参数,保存数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设有一个字典,里面已经有了所有相关信息,现在想利用这个字典作为参数,跟django ...

目录 springboot控制层传递参数为非必填值 Controller层接收参数的形式 1.参数存在于请求路径中 2.参数在请求体中 springboot控制层传递参数为非必填值需求是查询全部评价 ...

对长.短连接的处理策略(模拟心跳) 作为一个可能会和很多Client进行通讯交互的Server,首先要保证的就是整个Server运行状态的稳定性,因此在和Client建立连接通讯的时候,确保连接的及时 ...

torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法: 要构建一个优化器Optimizer,必须给它一个包含参数的迭代器来优化,然后,我们可以指定特定的优化选项, 例如学习速率,重量衰减值等. 注:如 ...

看代码吧~ class Net(nn.Module): - model = Net() - model.train() # 把module设成训练模式,对Dropout和BatchNorm有影响 mo ...

Keras的模型是用hdf5存储的,如果想要查看模型,keras提供了get_weights的函数可以查看: for layer in model.layers: weights = layer.ge ...

模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集这里有个陷阱是,程序是先执行valida ...

目录一.自定义层和网络 1.自定义层 2.自定义网络二.模型的保存和加载 1.保存参数 2.保存整个模型一.自定义层和网络 1.自定义层 ①必须继承自layers.layer ②必须实现两个方法 ...

终于找到bug原因!记一下:还是不熟悉平台的原因造成的! Q:为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行,当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错,而且总是有一个正确,一个读取错误? 而直接 ...