pytorch得到网络模型参数 / 张生荣

pytorch 求网络模型参数实例

用pytorch训练一个神经网络时,我们通常会很关心模型的参数总量.下面分别介绍来两种方法求模型参数一 .求得每一层的模型参数,然后自然的可以计算出总的参数. 1.先初始化一个网络模型model 比 ...

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, ...

lstm(*input, **kwargs) 将多层长短时记忆(LSTM)神经网络应用于输入序列. 参数: input_size:输入'x'中预期特性的数量 hidden_size:隐藏状态'h'中的 ...

利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层--> ...

目录前言分析 ViT中nn.Parameter()的实验其他解释参考: 总结前言今天来聊一下PyTorch中的torch.nn.Parameter()这个函数,笔者第一次见的时候也是大概能 ...

pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法,有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight,而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的,此时可以使用torch.nn.functi ...

目录 pytorch查看模型model参数parameters pytorch查看模型参数总结 1:DNN_printer 2:parameters 3:get_model_complexity_in ...

目录 1. 网络模型构建中的问题 1.1 输入变量是Tensor张量 1.2 __init__()方法使用 1.3 内置函数setattr() 1.4 网络模型的构建记录使用pytorch构建网络模 ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...

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

param.numel() 返回param中元素的数量统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) pr ...

一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

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 ...

深度学习中,模型训练完后,查看模型的参数量和浮点计算量,在此记录下: 1 THOP 在pytorch中有现成的包thop用于计算参数数量和FLOP,首先安装thop: pip install thop ...

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 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天 ...

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 ...

目录 pytorch forwod函数在父类中的调用问题背景 pytorch forward方法调用原理总结 pytorch forwod函数在父类中的调用问题背景最近在研究Detetron2 ...

Pytorch凭借动态图机制,获得了广泛的使用,大有超越tensorflow的趋势,不过在工程应用上,TF仍然占据优势.有的时候我们会遇到这种情况,需要把模型应用到工业中,运用到实际项目上,TF支持的 ...