Pytorch层复用 / 张生荣

浅谈Pytorch 定义的网络结构层能否重复使用

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 ...

对于多层感知机而言,整个模型做的事情就是接收输入生成输出.但是并不是所有的多层神经网络都一样,所以为了实现复杂的神经网络就需要神经网络块,块可以描述单个层.由多个层组成的组件或整个模型本身.使用块进行 ...

一.基础知识准备: 1.层的原则: (1)每一层以接口方式供上层调用. (2)上层只能调用下层. (3)依赖分为松散交互和严格交互两种. 2.业务逻辑分类: (1)应用逻辑. (2)领域逻辑. 3.采 ...

一.基础知识准备: 1.层的原则: (1)每一层以接口方式供上层调用. (2)上层只能调用下层. (3)依赖分为松散交互和严格交互两种. 2.业务逻辑分类: (1)应用逻辑. (2)领域逻辑. 3.采 ...

目录概述前端知识体系前端三要素表现层(CSS) 行为层(JavaScript) JavaScript 框架 UI框架 JavaScript 构建工具三端统一混合开发(Hybrid App) ...

全连接神经网络(FC) 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC. FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接 ...

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

注意,一般官方接口都带有可导功能,如果你实现的层不具有可导功能,就需要自己实现梯度的反向传递. 官方Linear层: class Linear(Module): def __init__(self, ...

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. ...

当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现 ...

pytorch 预训练层的使用方法将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络,读取其存储的参数 3.设 ...

工作中有时候需要对vgg进行定制化处理,比如有些时候需要借助于vgg的层结构,但是需要使用的是2 channels输入,等等需求,这时候可以使用vgg的原始结构用class重写一遍,但是这样的方式比较 ...

有时候我们在fintune时发现pytorch把许多层都集合在一个sequential里,但是我们希望能把中间层的结果引出来做下一步操作,于是我自己琢磨了一个方法,以vgg为例,有点僵硬哈! 首先py ...

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出, 那么就可以如下操作: import numpy as np import torch from torchvision import models fro ...

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( ...

python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requir ...

先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet,命名为net.py import torch from to ...

python版本3.7,用的是虚拟环境安装的pytorch,这样随便折腾,不怕影响其他的python框架 1.先定义一个类Linear,继承nn.Module import torch as t fr ...

官方文档很全面,搜索功能也很好.但是如果你想单独实现某个功能,根本无从搜寻.于是我写了这个笔记.从功能出发. 两个tensor经过一个layer实例会产生两个输出. a = Input(shape=( ...