pytorch怎么保持每次训练网络参数一样 / 张生荣

pytorch实现保证每次运行使用的随机数都相同

其实在代码的开头添加下面几句话即可: # 保证训练时获取的随机数都是一样的 init_seed = 1 torch.manual_seed(init_seed) torch.cuda.manual_s ...

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

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. # ...

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 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! 其实也不难,使用tertools.chain将参数链接起来即可 import itertools ... self.optimizer = optim.Adam(it ...

当我们花费大量的精力训练完网络,下次预测数据时不想再(有时也不必再)训练一次时,这时候torch.save(),torch.load()就要登场了. 保存和加载模型参数有两种方式: 方式一: torc ...

简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络模型VGG,数据集cifar.对照这份代码走一遍,大概就知道整个pytorch的运行机制. 来源定义模型: '''VGG11/13/16/19 in P ...

tensorflow在训练时会保存三个文件, model.ckpt-xxx.data-00000-of-00001 model.ckpt-xxx.index model.ckpt-xxx.meta 其 ...

看代码吧~ import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # reproducible # BATCH_SIZE ...

pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑修改部分层,仍然调用之前的模型参数. resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_di ...

目录学习前言什么是Google Colab 相关链接利用Colab进行训练一.数据集与预训练权重的上传 1.数据集的上传 2.预训练权重的上传二.打开Colab并配置环境 1.笔记本的创建 ...

目录 1.DP 2.DDP 2.1Pytorch分布式基础 2.2Pytorch分布式训练DEMO 当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别 ...

在用tensorflow构建神经网络的时候,有很多随机的因素,比如参数的随机初始化: 正态分布随机变量tf.random_normal([m,n]),均匀分布的随机变量tf.random_unifor ...

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 ...

TensorFlow训练网络有两种方式,一种是基于tensor(array),另外一种是迭代器两种方式区别是: 第一种是要加载全部数据形成一个tensor,然后调用model.fit()然后指定参数 ...

目录方法一:torch.nn.DataParallel 1. 原理 2. 常用的配套代码如下 3. 优缺点方法二:torch.distributed 1. 代码说明方法一:torch.nn.Da ...

本文以一个完整实例形式介绍了C++实现获取IP.子网掩码.网关.DNS等本机网络参数的方法,供大家参考,具体的完整实例如下: #pragma comment(lib,"Ws2_32.lib& ...

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块g ...

在使用tensorflow来训练一个模型的时候,有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合,是否需要停止训练. 1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算,比如 de ...