pytorch优化不更新参数 / 张生荣

pytorch 自定义参数不更新方式

nn.Module中定义参数:不需要加cuda,可以求导,反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = n ...

optim 的基本使用 for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数 optim的完整流程 cifiron = nn.MSELoss() optimiter = ...

刚入pytorch的坑,代码还没看太懂.之前用keras用习惯了,第一次使用pytorch还有些不适应,希望广大老司机多多指教. 首先说说,我们如何可视化模型.在keras中就一句话,keras.su ...

以channel Attention Block为例子 class CAB(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): sup ...

目录一.读写文件 1.加载和保存张量 2.加载和保存模型一.读写文件 1.加载和保存张量 import torch from torch import nn from torch.nn impor ...

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 ...

数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化 ...

MySQL服务器端的参数有很多,但是对于大多数初学者来说,众多的参数往往使得我们不知所措,但是哪些参数是需要我们调整的,哪些对服务器的性能影响最大呢?对于使用Myisam存储引擎来说,主要有key_b ...

下面列出了对性能优化影响较大的主要变量,主要分为连接请求的变量和缓冲区变量. 1. 连接请求的变量: 1) max_connections MySQL的最大连接数,增加该值增加mysqld ...

大家好!我是只谈技术不剪发的 Tony 老师.今天我们来聊聊 PostgreSQL 的性能优化:数据库优化是一个系统的工程,本文只专注于服务器的参数配置优化. 默认安装时,PostgreSQL 的配置 ...

路径: https://pytorch.org/docs/master/nn.init.html#nn-init-doc 初始化函数:torch.nn.init # -*- coding: utf-8 ...

Q:在给Dataloader设置worker数量(num_worker)时,到底设置多少合适?这个worker到底怎么工作的? train_loader = torch.utils.data.Data ...

目录 1.DP 2.DDP 2.1Pytorch分布式基础 2.2Pytorch分布式训练DEMO 当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别 ...

目录一.开源神经网络(AlexNet) 1.获取数据集 2.神经网络模型 3.训练神经网络 4.对模型进行预测二.花卉识别系统搭建(flask) 1.构建页面: 2.调用神经网络模型 3.系统识别 ...

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__i ...

目录一.激活函数 1.Sigmoid函数 2.Tanh函数 3.ReLU函数二.损失函数及求导 1.autograd.grad 2.loss.backward() 3.softmax及其求导三. ...

我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一 ...

有两种方式直接把模型的参数梯度设成0: model.zero_grad() optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.paramet ...