pytorch如何计算自己网络的FLOPs值 / 张生荣

在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式

https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 安装方法很简单: pip install thop 基本用法: from torchvision.models ...

目录构建网络定义一个网络 loss Function Backprop 更新权值参考网址构建网络我们可以通过torch.nn包来构建网络,现在你已经看过了autograd,nn在autogr ...

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 ...

由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. ...

可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数(包括通过继承得到的父类中的参数) 可示例代码如下: params = li ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import torch input_tensor = torch.tensor([1,2,3,4,5]) print(input_tensor>3) ...

需求: 打印梯度,检查网络学习情况 net = your_network().cuda() def train(): ... outputs = net(inputs) loss = criterio ...

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 ...

为了得到更好的网络,学习率通常是要调整的,即刚开始用较大的学习率来加快网络的训练,之后为了提高精确度,需要将学习率调低一点. 如图所示,步长(学习率)太大容易跨过最优解. 代码如下: 表示每20个ep ...

前言:最近在构建网络的时候,有一些层参数一样,于是就没有定义新的层,直接重复使用了原来已经有的层,发现效果和模型大小都没有什么变化,心中产生了疑问:定义的网络结构层能否重复使用?因此接下来利用了一个小 ...

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 ...

设计神经网络的一般步骤: 1. 设计框架 2. 设计骨干网络 Unet网络设计的步骤: 1. 设计Unet网络工厂模式 2. 设计编解码结构 3. 设计卷积模块 4. unet实例模块 Unet网络最 ...

获取无梯度Tensor 遇到的问题: 使用两个网络并行运算,一个网络的输出值要给另一个网络反馈.而反馈的输出值带有网络权重的梯度,即grad_fn=<XXXBackward0>. 这时候如 ...

一卷积操作:在pytorch搭建起网络时,大家通常都使用已有的框架进行训练,在网络中使用最多就是卷积操作,最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_chan ...

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 ...

一,mnist数据集形如上图的数字手写体就是mnist数据集. 二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimn ...

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 ...

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 ...

在PyTorch中,torch.Tensor类是存储和变换数据的重要工具,相比于Numpy,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient) ...

目录学习前言源码下载 YoloV5改进的部分(不完全) YoloV5实现思路一.整体结构解析二.网络结构解析 2.构建FPN特征金字塔进行加强特征提取三.预测结果的解码 1.获得预测框与得分 ...