pytorch中如何统计BN层权重的数量 / 张生荣

浅谈pytorch中的BN层的注意事项

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 ...

pytorch中的 2D 卷积层和 2D 反卷积层函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, str ...

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 ...

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

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 ...

BN 想必大家都很熟悉,来自论文: <Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Co ...

如下所示: #获取模型权重 for k, v in model_2.state_dict().iteritems(): print("Layer {}".format(k)) pr ...

step: 1.将标签转换为one-hot形式. 2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值即可在Pytorch中使用样本权重. eg: 对于单个样本:loss = - Q * log ...

张量范数:torch.norm(input, p=2) → float 返回输入张量 input 的 p 范数举个例子: >>> import torch >>> ...

首先,eval模式和train模式得到不同的结果是正常的.我的模型中,eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout.Dropout比较简单,在trai ...

首先这两者有着本质上区别 model.eval()是用来告知model内的各个layer采取eval模式工作.这个操作主要是应对诸如dropout和batchnorm这些在训练模式下需要采取不同操作的 ...

主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化,以及数据使用relu,prelu,leakyrelu之后的变化. import torch import torch. ...

简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅 ...

pytorch搭建神经网络是很简单明了的,这里介绍两种自己常用的搭建模式: import torch import torch.nn as nn first: class NN(nn.Module): ...

一个例子: print("Loading vgg19 weights...") vgg_model = VGG19(include_top=False, weights='imag ...

有时候使用Pytorch训练完模型,在测试数据上面得到的结果令人大跌眼镜. 这个时候需要检查一下定义的Model类中有没有 BN 或 Dropout 层,如果有任何一个存在那么在测试之前需要加入一行 ...

在训练模型时会在前面加上: model.train() 在测试模型时在前面使用: model.eval() 同时发现,如果不写这两个程序也可以运行,这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方 ...

目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天 ...

目录 1.hook背景 2.源码阅读 3.定义一个用于测试hooker的类 4.定义hook函数 5.对需要的层注册hook 6.测试forward()返回的特征和hook记录的是否一致 6.1测试f ...