pytorch固定部分网络

需要自己过滤 optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3) 另外,如果是Variable, ...

实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

神经网络一般用GPU来跑,我们的神经网络框架一般也都安装的GPU版本,本文就简单记录一下GPU使用的编写. GPU的设置不在model,而是在Train的初始化上. 第一步是查看是否可以使用GPU s ...

问题 // loss 突然变成0 python train.py -b=8 INFO: Using device cpu INFO: Network: 1 input channels 7 outpu ...

PyTorch如何搭建一个简单的网络

之前有写过一篇如何使用Pytorch实现two-head(多输出)模型 在那篇文章里,基本把two-head网络以及构建讲清楚了(如果不清楚请先移步至那一篇博文). 但是我后来发现之前的训练方法貌似有 ...

目录 前言 一. 数据预处理 二. 定义网络 三. 训练模型 前言 数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

目录 正文 评估模型 训练 ResNet50 模型 正文 每个 batch 前清空梯度,否则会将不同 batch 的梯度累加在一块,导致模型参数错误. 然后我们将输入和目标张量都移动到所需的设备上,并 ...

PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvisi ...

有时候我们在fintune时发现pytorch把许多层都集合在一个sequential里,但是我们希望能把中间层的结果引出来做下一步操作,于是我自己琢磨了一个方法,以vgg为例,有点僵硬哈! 首先py ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录. 一.Pytorc ...

深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠,在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易,因为它们没有ResNet那样的shortcut连接.在Keras中要实现ResNet ...

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务.今天刚好DPN预训练模型转换问题,顺手将这个过程记录一下. 核心转换函数如下所示: def convert_from_mxnet(model, c ...

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知 ...

例如 torch.nn.ReLU(inplace=True) inplace=True 表示进行原地操作,对上一层传递下来的tensor直接进行修改,如x=x+3: inplace=False 表示新 ...