pytorch使用resnet训练自己的模型 / 张生荣

Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练实例

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把最后一层的输出改一下,不需要加载前面层 ...

这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息提醒自己切记好好对待error!切记!切记! -----------------------分割线---------------- py ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型,这样就使得 fine-tune 非常容易.本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型. 安装 pip i ...

目录 1.dataset.py(先看代码的总体流程再看介绍) 2.network.py 3.train.py 4.结果与总结本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Re ...

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) mode ...

有一些非常流行的网络如 resnet.squeezenet.densenet等在pytorch里面都有,包括网络结构和训练好的模型. pytorch自带模型网址:https://pytorch-cn. ...

目录调用pytorch内置的模型的方法解读模型源码Resnet.py 包含的库文件该库定义了6种Resnet的网络结构每种网络都有训练好的可以直接用的.pth参数文件 Resnet中大多使用3 ...

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 ...

一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

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 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉mo ...

一.Pytorch distributed 多卡并行载入模型这次来介绍下如何载入模型. 目前没有找到官方的distribute 载入模型的方式,所以采用如下方式. 大部分情况下,我们在测试时不需要多 ...

目录一.神经网络的构造二.神经网络中常见的层 2.1 不含模型参数的层 2.2 含模型参数的层 (1)代码栗子1 (2)代码栗子2 2.3 二维卷积层 stride 2.4 池化层三.LeNet ...

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

目录正文加速原理环境配置跑一个MNIST 跑一下VAE模型一个愿景正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

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, ...

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

此程序为先调用opencv自带的人脸检测模型,检测到人脸后,再调用我自己训练好的模型去识别人脸,使用时更改模型地址即可 #!usr/bin/env python import cv2 font=cv2 ...

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试,有两种方法:第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中,中情况比较简单:第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中.本文将讲解第二 ...