pytorch模型训练过后评估结果和训练结果不同 / 张生荣

解决Pytorch在测试与训练过程中的验证结果不一致问题

引言今天在使用Pytorch导入此前保存的模型进行测试,在过程中发现输出的结果与验证结果差距甚大,经过排查后发现是forward与eval()顺序问题. 现象此前的错误代码是 input_cpu ...

pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型 BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的,需要进行相应的转换才能在pytorch中使用在Go ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

使用model.named_parameters()可以轻松搞定, model.cuda() # ######################################## Froze some ...

一.pytorch finetuning 自己的图片进行训练这种读取图片的方式用的是torch自带的 ImageFolder,读取的文件夹必须在一个大的子文件下,按类别归好类. 就像我现在要区分三个 ...

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU ...

最近使用pytorch时,需要用到一个预训练好的人脸识别模型提取人脸ID特征,想到很多人都在用用vgg-face,但是vgg-face没有pytorch的模型,于是写个vgg-face.mat转到py ...

原因对于一些含有batch normalization或者是Dropout层的模型来说,训练时的froward和验证时的forward有计算上是不同的,因此在前向传递过程中需要指定模型是在训练还是在 ...

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 ...

直接使用 model2=model1 会出现当更新model2时,model1的权重也会更新,这和自己的初始目的不同. 经评论指出可以使用: model2=copy.deepcopy(model1) ...

目的: 把训练好的pth模型参数提取出来,然后用其他方式部署到边缘设备. Pytorch给了很方便的读取参数接口: nn.Module.parameters() 直接看demo: from torch ...

其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载,需要用的时候就去度娘搜一下大致代码,现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载,开始学习把~ pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存 ...

转换步骤概览准备好模型定义文件(.py文件) 准备好训练完成的权重文件(.pth或.pth.tar) 安装onnx和onnxruntime 将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT ...

目录训练误差和泛化误差模型复杂性模型选择验证集 K折交叉验证欠拟合还是过拟合? 模型复杂性数据集大小训练误差和泛化误差训练误差是指,我们的模型在训练数据集上计算得到的误差. 泛化误差是 ...

目录模型转化安卓部署新建项目导入包页面文件模型推理这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上.我也是刚开始学安卓,代码写的简单. 环境: pytorch版本:1.10. ...

目录一个简单的例子保存/加载 state_dict(推荐) 保存/加载整个模型保存加载用于推理的常规Checkpoint/或继续训练保存多个模型到一个文件使用其他模型来预热当前模型跨设备保 ...

目录定义神经网络权重初始化方法1:net.apply(weights_init) 方法2:在网络初始化的时候进行参数初始化常用的操作利用nn.Parameter()设计新的层 nn.Flat ...

目录学习目标学习大纲学习内容 1 . pytorch 转 onnx 2 . 运行onnx模型 3.onnx模型输出与pytorch模型比对总结学习目标 1.掌握pytorch模型转换到onn ...

目录导读什么是Tensor Cores? 那么,我们如何使用Tensor Cores? 使用PyTorch进行混合精度训练: 基准测试导读只需要添加几行代码,就可以得到更快速,更省显存的PyT ...