pytorch如何仅导入部分参数 / 张生荣

Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

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 ...

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

Pytorch中,变量参数,用numel得到参数数目,累加 def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net. ...

DataLoader完整的参数表如下: class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler ...

目录前言模型定义求解Hessian矩阵前言在实现Per-FedAvg的代码时,遇到如下问题: 可以发现,我们需要求损失函数对模型参数的Hessian矩阵. 模型定义我们定义一个比较简单的模 ...

目录 1. dataloader() 初始化函数 2. shuffle 与sample 之间的关系 3. sample 的定义方法 3.1 sampler 参数的使用 4. batch 生成过程 1. ...

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下: class Model(nn.Module): def __init__(self): super( ...

目录 BN原理.作用函数参数讲解总结 BN原理.作用函数参数讲解 BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_run ...

目录 BatchNorm2d中的track_running_stats参数 running_mean和running_var参数 BatchNorm2d参数讲解总结 BatchNorm2d中的tra ...

大家还是直接看代码吧~ netG = Generator() print('# generator parameters:', sum(param.numel() for param in netG. ...

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

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式: 然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值. class_weight = torch.FloatTensor([0.1385 ...

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 ...

权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生. 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考. 注意:第一种方法不推荐.尽量使用后两种方法. # ...

本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类!!! 1.训练神经网络分类模型 import torch from torch.autograd import Variable import matpl ...

自定义数据集在训练深度学习模型之前,样本集的制作非常重要.在pytorch中,提供了一些接口和类,方便我们定义自己的数据集合,下面完整的试验自定义样本集的整个流程. 开发环境 Ubuntu 18.0 ...

目录 1 数据 (1)导入数据 (2)数据集可视化 (3)为自己制作的数据集创建类 (4)数据集批处理 (5)数据预处理 2 神经网络 (1)定义神经网络类 (3)模型参数 3 最优化模型参数 (1) ...

目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇 ...

问: 您好,脚本专家! 在您的 HTA 示例中,您为我们展示了如何单击一个按钮使一个子例程得以运行. 那么,如何向一个按钮的 onClick 参数添加两个或多个子例程呢? -- FM 答: 您好,FM ...

定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了.对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解 ...