pytorch打印模型梯度 / 张生荣

pytorch 如何打印网络回传梯度

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 ...

一.PyTorch 检查模型梯度是否可导当我们构建复杂网络模型或在模型中加入复杂操作时,可能会需要验证该模型或操作是否可导,即模型是否能够优化,在PyTorch框架下,我们可以使用torch.aut ...

对于简单的网络例如全连接层Linear 可以使用以下方法打印linear层: fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) pr ...

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,modu ...

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制 ...

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) ...

目录梯度线性回归(linear regression) 模拟数据集加载数据集定义loss_function 梯度 PyTorch的数据结构是tensor,它有个属性叫做requires_gra ...

最简单的方法当然可以直接print(net),但是这样网络比较复杂的时候效果不太好,看着比较乱:以前使用caffe的时候有一个网站可以在线生成网络框图,tensorflow可以用tensor boar ...

背景使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和 ...

在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16. 为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone ...

保存模型保存模型仅仅是为了测试的时候,只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的 ...

三通道数组转成彩色图片 img=np.array(img1) img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3]) img=(img+0.5)*255##img ...

Pytorch提取模型特征向量 # -*- coding: utf-8 -*- """ dj """ import torch import ...

本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; import torch import torch.nn a ...

今天用pytorch保存模型时遇到bug Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'> 在google上查找原因,发现是保存时保存了 ...

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 ...

目录导读使用Docker安装 Handlers 导出你的模型用模型进行服务总结导读演示了使用PyTorch最近发布的新工具torchserve来进行PyTorch模型的部署. 最近,PyT ...

目录 Step 1. 获取混淆矩阵 Step 2. 混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结 Step 1. 获取混淆矩阵 #首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵 conf_matrix = t ...

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 ...